BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM
PHẠM VĂN TRIỆU
NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN
PHI TUYẾN BỀN VỮNG CHO CẦN TRỤC CONTAINER
ĐẶT TRÊN PHAO NỔI
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
HẢI PHÒNG – 2019
BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM
PHẠM VĂN TRIỆU
NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN
PHI TUYẾN BỀN VỮNG CHO CẦN TRỤC CONTAINER
ĐẶT TRÊN PHAO NỔI
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC; MÃ SỐ: 9520116
CHUYÊN NGÀNH: KHAI THÁC, BẢO TRÌ TÀU THỦY
Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS. TS. Lê Anh Tuấn
2. TS. Hoàng Mạnh Cường
HẢI PHÒNG - 2019
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu,
kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa được ai công bố trong bất cứ công
trình nào khác.
Tác giả luận án
Phạm Văn Triệu
LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban Giám hiệu, Viện Đào tạo
Sau đại học, Khoa Máy tàu biển, Viện Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Hàng hải,
trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tạo điều kiện, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình
học tập và nghiên cứu để hoàn thành luận án.
Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến hai thầy hướng dẫn khoa học là
PGS. TS. Lê Anh Tuấn và TS. Hoàng Mạnh Cường đã tận tình chỉ bảo, định hướng,
và hướng dẫn tôi trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận án.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến đồng nghiệp nơi tôi công tác,
tới nhóm nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật cơ khí động lực, tới bạn bè đã giúp đỡ, động
viên tôi và đặc biệt là lòng biết ơn gửi tới gia đình tôi đã luôn ở bên động viên và giúp
đỡ để tôi có thể hoàn thành luận án này.
Nghiên cứu sinh
Phạm Văn Triệu
i
MỤC LỤC
Trang
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU ......................................................... iv
DANH MỤC CÁC BẢNG ................................................................................................... vii
DANH MỤC CÁC HÌNH .................................................................................................... viii
MỞ ĐẦU .............................................................................................................................. 1
1. Tính cấp thiết của luận án ................................................................................. 1
2. Mục đích nghiên cứu ........................................................................................ 3
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ..................................................................... 3
4. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 3
5. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn .............................................................. 3
6. Những đóng góp mới của luận án ..................................................................... 4
7. Các nội dung chính của luận án ........................................................................ 4
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN ................................................................................................... 6
1.1. Đặt vấn đề .................................................................................................... 6
1.1.1. Thực trạng các cảng biển trên thế giới và Việt Nam ................................ 6
1.1.2. Các phương án trung chuyển container ........................................................ 9
1.1.3. Trang thiết bị chính tại cảng container ....................................................... 14
1.1.4. Các bước chính chế tạo cần trục container đặt trên tàu .............................. 15
1.2. Tình hình nghiên cứu .................................................................................. 17
1.2.1. Ngoài nước .................................................................................................. 17
1.2.2. Trong nước .................................................................................................. 26
1.3. Hướng nghiên cứu....................................................................................... 27
1.4. Kết luận chương 1 ....................................................................................... 28
CHƯƠNG II. ĐỘNG LỰC HỌC CẦN TRỤC CONTAINER ĐẶT TRÊN PHAO NỔI ....... 30
2.1. Xây dựng mô hình dao động ........................................................................ 30
ii
2.2. Thiết lập phương trình vi phân chuyển động ................................................. 33
2.3. Mô hình không gian trạng thái ..................................................................... 39
2.4. Phương pháp số giải hệ phương trình vi phân phi tuyến ................................ 40
2.4.1. Các phương pháp tính toán số trong giải hệ phương trình vi phân phi tuyến . 40
2.4.2. Phương pháp Newmark trong giải hệ phương trình vi phân phi tuyến ...... 42
2.5. Phân tích kết quả tính toán ........................................................................... 47
2.5.1. Các thông số đầu vào .................................................................................. 47
2.5.2. Kết quả tính toán ......................................................................................... 48
2.6. Kết luận chương 2 ....................................................................................... 52
CHƯƠNG III. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ........................................................................ 53
3.1. Đặc điểm đối tượng điều khiển .................................................................... 53
3.1.1. Đặc điểm ..................................................................................................... 53
3.1.2. Tách hệ động lực ......................................................................................... 53
3.2. Điều khiển trượt bậc hai .............................................................................. 54
3.2.1. Thuật toán điều khiển ................................................................................. 54
3.2.2. Phân tích ổn định ........................................................................................ 56
3.3. Điều khiển trượt tích hợp bộ quan sát ...................................................... 57
3.3.1. Thuật toán điều khiển ................................................................................. 58
3.3.2. Phân tích ổn định ........................................................................................ 59
3.4. Điều khiển trượt tích hợp mạng nơ ron ......................................................... 60
3.4.1. Thuật toán điều khiển ................................................................................. 60
3.4.2. Cấu trúc thích nghi ...................................................................................... 61
3.4.3. Phân tích ổn định ..................................................................................... 63
3.5. Mô phỏng ................................................................................................... 64
3.5.1. Các thông số đầu vào .................................................................................. 64
3.5.2. Kết quả mô phỏng ....................................................................................... 65
iii
3.5.3. Tính bền vững của hệ thống điều khiển ...................................................... 70
3.6. Kết luận chương 3 ....................................................................................... 74
CHƯƠNG IV. THỰC NGHIỆM ......................................................................................... 75
4.1. Mô hình thực nghiệm ................................................................................ 75
4.1.1. Xây dựng mô hình thực nghiệm .............................................................. 75
4.1.2. Các lưu ý ..................................................................................................... 77
4.2. Hệ thống điều khiển .................................................................................... 78
4.2.1. Tổng quan về hệ thống ................................................................................ 78
4.2.2. Các thành phần của hệ thống điều khiển cần trục ...................................... 81
4.2.3. Đế kích động ............................................................................................... 85
4.3. Kết quả thực nghiệm ................................................................................... 86
4.4. Thực nghiệm tính bền vững của hệ thống điều khiển .................................... 90
4.5. So sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm ................................................... 92
4.6. Kết luận chương 4 ....................................................................................... 96
KẾT LUẬN ............................................................................................................................ 97
HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI ............................................................................... 99
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN
CỨU CỦA ĐỀ TÀI LUẬN ÁN ......................................................................................... 100
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 102
PHỤ LỤC .............................................................................................................................. 1
Phụ lục 1. Chương trình điều khiển viết cho vi điều khiển nhúng MyRIO-1900 PL-1
Phụ lục 2. Giao diện người dùng trên phần mềm Labview ............................... PL-1
Phụ lục 3. Mô hình Simulink thuật toán điều khiển SOSMC .......................... PL-2
Phụ lục 4. Mô hình Simulink thuật toán điều khiển NN-SOSMC .................... PL-3
Phụ lục 5. Mô hình Simulink thuật toán điều khiển SOSMC tích hợp bộ quan sát
trạng thái ..................................................................................................... PL-4
Phụ lục 6. Bản vẽ mặt cắt mẫu tàu MH-A1-250 do Viện KAIST đề xuất ......... PL-5
iv
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU
Ký
hiệu/viết tắt Tiếng Anh Diễn giải Đơn vị
SOSMC Second-Order Sliding
Mode Control Điều khiển trượt bậc hai -
NN-SOSMC
Neural Network integrated
Second-Order Sliding
Mode Control
Điều kiển trượt bậc hai tích
hợp mạng nơ ron -
OB-SOSMC
Observer based on Second-
Order Sliding Mode
Control
Điều khiển trượt bậc hai tích
hợp bộ quan sát -
SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt -
RBFN Radial Basis Function
Network Mạng hàm hướng kính cơ sở -
RBF Radial Basis Function Hàm hướng kính cơ sở -
MIMO Multiple-Input and
Multiple-Output
Hệ nhiều đầu vào và nhiều
đầu ra -
PWM Pulse Width Modulation Điều biến độ rộng xung -
IDE Integrated Development
Environment Môi trường thiết kế hợp nhất -
I/O Input/Output Đầu vào/Đầu ra -
KAIST Korea Advanced Institute
of Science and Technology
Viện Khoa học và Công nghệ
tiên tiến Hàn Quốc -
DWT Deadweight Tonnage Tải trọng của tàu Tấn
RMG Rail Mounted Gantry
Crane
Cổng trục bánh sắt di chuyển
trên ray -
RTG Rubber Tyred Gantry
Crane Cổng trục bánh lốp -
QC Quay Crane Cẩu giàn QC dùng ở tuyến
tiền phương -
TEU Twenty-foot Equivalent
Units
Đơn vị đo của hàng hóa được
container hóa tương đương
với một container tiêu chuẩn
20 ft (dài) × 8 ft (rộng) ×
8,5 ft (cao) (khoảng 39 m³ thể
tích)
-
1a Vị trí tọa độ ban đầu xe con m
2a
Khoảng cách từ trọng tâm tàu
đến dầm chính cần trục
container
m
v
Ký
hiệu/viết tắt Tiếng Anh Diễn giải Đơn vị
3a Khoảng cách từ trọng tâm tàu
đến chân đế bên trái m
4a Khoảng cách từ trọng tâm tàu
đến chân đế bên phải m
1k Độ cứng của đệm đàn hồi bên
trái N/m
2k Độ cứng của đệm đàn hồi bên
phải N/m
3k Độ cứng của cáp nâng N/m
1b Độ cản của đệm đàn hồi bên
trái Ns/m
2b Độ cản của đệm đàn hồi bên
phải Ns/m
3b Hệ số cản của cáp nâng Ns/m
tb Hệ số cản dịch chuyển xe con Ns/m
tm Khối lượng xe con kg
bm Khối lượng tàu kg
cm Khối lượng container kg
mJ Mô men quán tính khối lượng
tời kgm2
bJ Mô men quán tính khối lượng
thân tàu kgm2
b Góc lắc tàu độ
Góc lắc cáp nâng độ
m Góc quay tời độ
l Chiều dài cáp nâng m
tx Vị trí xe con m
wM Mô men gây ra góc lắc tàu Nm
wF Lực gây ra dịch chuyển thân
tàu N
mr Bán kính tời m
mM Mô men quay tời Nm
s Độ dãn cáp nâng m
tu Lực kéo xe con N
s
Độ biến dạng ban đầu của của
lò xo có độ cứng 3k m
vi
Ký
hiệu/viết tắt Tiếng Anh Diễn giải Đơn vị
y Độ biến dạng ban đầu của của
lò xo có độ cứng 1k và
2k m
mtx Tọa độ suy rộng trục X gắn
với xe con m
mty Tọa độ suy rộng trục Y gắn
với xe con m
Cx Tọa độ suy rộng trục X gắn
với container m
Cy Tọa độ suy rộng trục Y gắn
với container m
vii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Trang
Bảng 1.1. Các thông số cơ bản của ba mẫu tàu do Viện KAIST đề xuất [141] ........ 12
Bảng 2.1. Thông số tính toán động lực học ............................................................... 48
Bảng 3.1. Các thông số mô phỏng ............................................................................. 64
Các thiết bị vật tư phục vụ thiết kế mô hình cần trục container ............... 79
Thông số các động cơ điện ........................................................................ 82
Chi tiết đấu nối các đường tín hiệu với các chân của vi điều khiển .......... 83
So sánh đáp ứng của các thuật toán điều khiển ......................................... 95
viii
DANH MỤC CÁC HÌNH
Trang
Hình 1.1. Tỷ trọng hàng container trong vận tải biển [134] ....................................... 7
Hình 1.2. Thực trạng các cảng trên thế giới [140] ...................................................... 7
Hình 1.3. Luồng hàng hóa vận chuyển đi và đến Việt Nam [137] ............................. 8
Hình 1.4. Độ sâu luồng vào cảng Hải Phòng [136] .................................................... 9
Hình 1.5. Mô hình cảng nổi ...................................................................................... 10
Hình 1.6. Mô hình cảng trung chuyển ngoài khơi [135] ........................................... 11
Hình 1.7. Mô hình cảng di dộng (Mobile Harbor) [140] .......................................... 11
Hình 1.8. Ba mẫu tàu do Viện KAIST đề xuất [141] ................................................ 13
Hình 1.13. Các bước chính chế tạo cần trục container đặt trên tàu ............................ 16
Hình 1.18. Mô hình thực nghiệm điều khiển cổng trục đặt trên nền cứng của hãng
INTECO [133] ............................................................................................................... 25
Hình 2.1. Chuyển động của tàu trong không gian .................................................... 31
Hình 2.2. Mô hình vật lý cần trục container đặt trên phao nổi ................................. 32
Hình 2.3. Sơ đồ thuật toán phương pháp Newmark tìm nghiệm hệ phi tuyến ......... 46
Hình 2.4. Dịch chuyển xe con (không có điều khiển) ............................................... 49
Hình 2.6. Góc lắc cáp nâng (không có điều khiển) ................................................... 50
Hình 2.7. Dao động container dọc theo cáp nâng (không có điều khiển) ................. 50
Hình 2.8. Dịch chuyển thân tàu theo phương thẳng đứng (không có điều khiển) .... 51
Hình 3.1. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển trượt bậc hai tích hợp bộ quan sát .......... 58
Hình 3.2. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển trượt bậc hai tích hợp mạng nơ ron ........ 60
Hình 3.3. Cấu trúc thích nghi dùng mạng nơ ron ...................................................... 62
Hình 3.4. Lực đẩy xe con .......................................................................................... 66
Hình 3.5. Vị trí xe con ............................................................................................... 66
Hình 3.6. Mô men quay tời ....................................................................................... 66
Hình 3.7. Chiều dài cáp nâng .................................................................................... 67
Hình 3.8. Góc lắc cáp nâng ....................................................................................... 68
ix
Hình 3.9. Dao động container dọc theo cáp nâng ..................................................... 68
Hình 3.10. Dao động nghiêng của thân tàu ................................................................. 69
Hình 3.11. Dao động chúi của thân tàu ....................................................................... 69
Hình 3.12. Phần tử của cơ hệ tương đương (NN-SOSMC) ........................................ 70
Hình 3.13. Ước lượng thông số hệ tương đương (NN-SOSMC) ................................ 70
Hình 3.14. Vị trí xe con (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) ....................... 72
Hình 3.15. Chiều dài cáp nâng (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) ............ 72
Hình 3.16. Góc lắc cáp nâng (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) ................ 72
Hình 3.17. Dao động container dọc theo cáp nâng (thử tính bền vững của hệ thống
điều khiển) ................................................................................................................... 73
Hình 3.18. Dao động nghiêng thân tàu (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) 73
Hình 3.19. Dao động chúi thân tàu (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) ...... 73
Hình 4.1. Hệ thống cần trục container trong phòng thí nghiệm................................ 76
Hình 4.4. Sơ đồ khối hệ thống thực nghiệm ............................................................. 80
Hình 4.5. Sơ đồ các chân ngoại vi và chức năng Kit MyRIO-1900 ......................... 83
Hình 4.6. Biến tần Mitsubishi FREQROL-S500 trong hộp điều khiển .................... 84
Hình 4.7. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển đế kích động ........................................... 86
Hình 4.9. Góc lắc đế kích động ................................................................................. 87
Hình 4.10. Vị trí xe con (thực nghiệm) ....................................................................... 88
Hình 4.11. Chiều dài cáp nâng (thực nghiệm) ............................................................ 89
Hình 4.12. Góc lắc cáp nâng (thực nghiệm) ............................................................... 89
Hình 4.13. Góc lắc đế kích động (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) ......... 90
Hình 4.14. Dịch chuyển đế kích động (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) . 90
Hình 4.15. Vị trí xe con (thực nghiệm thử tính bền vững của hệ thống điều khiển) .. 91
Hình 4.16. Chiều dài cáp nâng (thực nghiệm thử tính bền vững của hệ thống điều
khiển) ................................................................................................................... 91
Hình 4.17. Góc lắc cáp nâng (thực nghiệm thử tính bền vững của hệ thống điều
khiển) ................................................................................................................... 92
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Vận chuyển hàng hóa bằng đường biển là phương thức vận chuyển phổ biến và
có giá thành rẻ nhất trong các phương thức vận chuyển hiện nay. Chính vì vậy, lượng
hàng hóa vận chuyển theo đường biển ngày càng tăng, trong đó vận chuyển hàng hóa
bằng container cũng tăng đều theo hàng năm. Theo thống kê, lượng container trên toàn
cầu tăng đều theo năm và ở mức khoảng 8%/năm [134]. Để đáp ứng được mức tăng
này, ngày càng nhiều các tàu container cỡ lớn sức chở lên đến 20.000 TEU tham gia
vào quá trình vận chuyển container trên toàn cầu. Sự tăng trưởng này đòi hỏi phải cải
thiện và tái cấu trúc cơ sở hạ tầng các cảng biển để phục vụ xếp dỡ container. Ngoài
ra, các cảng này sẽ dần chuyển đổi thành mạng lưới trung chuyển container và tác
động đến hoạt động vận chuyển container. Với việc tăng số lượng tàu container cỡ lớn
sẽ tạo ra các dịch vụ cho tàu cỡ nhỏ, tăng lượng hàng trung chuyển, tăng các dịch vụ
trung gian nếu hệ thống cảng biển không đáp ứng được độ sâu cần thiết để các tàu
container cỡ lớn cập cảng. Do đó, cần có những giải pháp dựa trên hệ thống cảng
container truyền thống như mở rộng cảng hiện có hoặc xây dựng cảng mới đáp ứng
được các yêu cầu để các tàu container cỡ lớn có thể cập cảng. Tuy nhiên, đó không
phải là các giải pháp tốt và đi kèm với đó là một số vấn đề khác như: gây ô nhiễm môi
trường trong xây dựng; việc mở rộng cảng đòi hỏi vốn đầu tư rất lớn khó có thể đáp
ứng được. Để đáp ứng được các yêu cầu của thị trường vận chuyển container bên cạnh
việc giải quyết các thách thức liên quan đến phương pháp truyền thống, cần có giải
pháp mới trong vận tải hàng hóa đường biển. Xuất phát từ thực tế đó, Viện Khoa học
và Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST) đã đề xuất giải pháp vận chuyển container
theo đường biển thế hệ mới được gọi là cảng di động (Mobile Harbor). Mục đích của
mô hình này là thiết kế và phát triển một hệ thống vận chuyển container thế hệ mới có
thể tiếp cận được các tàu container cỡ lớn và thực hiện quá trình xếp dỡ hàng hóa sau
đó đưa các container này đến một cảng bất kỳ mà không phụ thuộc vào độ sâu và độ
rộng của cảng.
Mô hình cảng di động là tổ hợp các thiết bị cấu thành và quan trọng nhất là cần
trục container đặt trên tàu đóng vai trò chuyển tải hàng hóa từ tàu lớn (tàu mẹ) sang
tàu nhỏ (tàu con) để đưa container vào sâu trong cảng một cách nhanh nhất và an toàn
2
nhất. Khi làm việc ngoài biển, cảng di động chịu tác động của các yếu tố bất lợi như
kích động sóng biển tác động lên thân tàu và tải trọng gió tác động lên cần trục trong
quá trình làm việc, hệ quả là hệ tàu-cần trục sẽ dao động từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả
làm hàng. Trong thiết kế, chế tạo cần trục một bước rất quan trọng là thiết kế hệ thống
điều khiển. Đối với bài toán thiết kế hệ thống điều khiển cho cần trục container gắn
trên tàu, bộ điều khiển phải đáp ứng được yêu cầu ngay cả khi tàu chịu cấp sóng lớn
nhất cho phép xếp dỡ hàng hóa ngoài biển. Hệ thống điều khiển thực hiện đồng thời
các chức năng sau:
- Điều khiển chính xác xe con mang container tới vị trí mong muốn;
- Nâng hoặc hạ container từ vị trí ban đầu đến vị trí ứng với chiều dài cáp nâng
mong muốn;
- Giữ góc lắc hàng nhỏ trong suốt quá trình vận chuyển;
- Góp phần chống lắc tàu trong quá trình khai thác cần trục.
Do yêu cầu về thời gian làm hàng đòi hỏi cần trục phải làm việc nhanh hơn. Việc
chuyển động nhanh sẽ dẫn đến mất an toàn trong quá trình khai thác cần trục. Do đó,
đối với cần trục chuyển động nhanh, các vấn đề trong hệ thống liên quan đến khả năng
giảm góc lắc hàng và dịch chuyển hàng đến vị trí yêu cầu được đề cập đến trong rất
nhiều nghiên cứu cả về nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm. Để việc
chuyển tải hàng hóa đạt hiệu quả cao nhất thì góc lắc hàng phải được giữ nhỏ trong
suốt quá trình vận chuyển [38]. Chuyển động của cần trục có thể gây ra lắc hàng quá
mức, điều đó có thể ảnh hưởng đến độ chính xác, chất lượng, hiệu quả và sự an toàn
trong quá trình làm việc của cần trục. Do đó, nếu hệ thống điều khiển không kiểm soát
được góc lắc sẽ dẫn đến sự khó khăn cho người khai thác, gây ảnh hưởng đến hàng
hóa và môi trường làm việc xung quanh. Ngoài ra, việc này còn dẫn đến việc mất
nhiều thời gian hơn để hoàn thành công việc, làm giảm năng suất làm việc cũng như
giảm sản lượng sản xuất. Các thống kê cho thấy, mỗi lần làm hàng cần trục phải mất
trên 30% thời gian cho việc quay trở cũng như di chuyển các cơ cấu [74]. Vì vậy, cần
phải có hệ thống điều khiển tốt để đáp ứng được các yêu cầu về thời gian cũng như an
toàn trong quá trình hoạt động của cần trục. Từ các lập luận ở trên, tôi chọn đề tài
“Nghiên cứu hệ thống điều khiển phi tuyến bền vững cho cần trục container đặt
trên phao nổi” làm đề tài luận án tiến sĩ nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến bài
3
toán xây dựng hệ thống điều khiển cần trục container đặt trên phao nổi chịu kích động
của sóng biển và tải trọng gió. Đây là nghiên cứu bước đầu để tiến tới tự thiết kế, chế
tạo cần trục đặt trên phao nổi ở nước ta.
2. Mục đích nghiên cứu
Xây dựng các thuật toán điều khiển mới áp dụng cho hệ cần trục-tàu. Kết quả
nghiên cứu của đề tài sẽ góp phần cải tiến và áp dụng vào thiết kế cần trục container
nói chung cũng như cần trục container gắn trên tàu, từ đó nâng cao hiệu quả khai thác
cũng như an toàn trong quá trình vận hành cần trục container.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu là cần trục container gắn trên
mẫu tàu MH-A1-250 do Viện KAIST đề xuất.
- Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu xây dựng hệ thống điều khiển phi tuyến bền
vững cho cần trục container đặt trên phao nổi dựa trên mô hình động lực học hai chiều
sáu bậc tự do.
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa lý thuyết và thực nghiệm,
cụ thể như sau:
- Nghiên cứu lý thuyết: Thiết kế các thuật toán điều khiển dựa trên mô hình toán
của đối tượng thực. Ứng dụng ngôn ngữ lập trình MATLAB®/Simulink® để mô phỏng
số các đáp ứng của thuật toán điều khiển.
- Nghiên cứu thực nghiệm: Kiểm chứng các thuật toán điều khiển trên mô hình
thực nghiệm trong phòng thí nghiệm.
5. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn
- Ý nghĩa khoa học: Kết quả của luận án sẽ làm cơ sở cho việc áp dụng các thuật
toán điều khiển phi tuyến cho cần trục container đặt trên phao nổi chịu kích động của
sóng biển. Ngoài ra, nó là cơ sở cho các nghiên cứu về động lực học và điều khiển cần
trục trong tương lai.
- Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả của luận án sẽ góp phần nâng cao chất lượng hệ
thống điều khiển cần trục container đặt trên phao nổi chịu kích động của sóng biển.
4
6. Những đóng góp mới của luận án
Đề tài đã xây dựng thành công ba thuật toán điều khiển cho cần trục container đặt
trên phao nổi chịu kích động của sóng biển là thuật toán điều khiển trượt bậc hai
(SOSMC), thuật toán điều khiển trượt bậc hai tích hợp mạng nơ ron (NN-SOSMC) và
thuật toán điều khiển trượt bậc hai tích hợp bộ quan sát (OB-SOSMC). Thuật toán điều
khiển SOSMC bền vững với các thông số bất định và nhiễu ngoài giới hạn. Trong khi
đó, thuật toán điều khiển NN-SOSMC đảm bảo tính thích nghi bền vững khi không
cần biết thông tin mô hình động lực học bao gồm cả thông số hệ thống. Bộ quan sát
trạng thái được xây dựng để ước lượng vận tốc dịch chuyển của các cơ cấu góp phần
giảm giá thành chế tạo hệ thống khi không phải lắp đặt nhiều cảm biến.
7. Các nội dung chính của luận án
Nội dung của luận án gồm:
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN
Trong chương này sẽ phân tích thực trạng các cảng biển và các phương án trung
chuyển container tại các cảng biển. Phân tích các ưu nhược điểm của từng phương án
chuyển tải để chọn phương án tốt nhất cho việc trung chuyển container tại các cảng có
luồng nông và hẹp. Ngoài ra, đề tài tập trung phân tích tình hình nghiên cứu trong và
ngoài nước liên quan đến lĩnh vực điều khiển cần trục, từ đó đề xuất hướng nghiên cứu
cho đề tài dựa trên cải tiến về mô hình toán đối tượng điều khiển, thuật toán điều khiển
và phương thức tiến hành thực nghiệm.
CHƯƠNG II. ĐỘNG LỰC HỌC CẦN TRỤC CONTAINER ĐẶT TRÊN
PHAO NỔI
Phân tích động lực học cần trục container đặt trên phao nổi sẽ được thực hiện
trong chương này. Đầu tiên, từ đối tượng thực, tác giả sẽ mô hình hóa đối tượng và
xây dựng phương trình vi phân chuyển động cho cơ hệ. Bằng việc sử dụng phương
pháp số dựa trên ngôn ngữ lập trình MATLAB®/Simulink® sẽ cho các đáp ứng của
hệ trong trường hợp hệ thống chưa được tích hợp thuật toán điều khiển. Các đáp
ứng thu được sẽ chỉ ra cần thiết phải xây dựng thuật toán điều khiển cho hệ thống để
đảm bảo độ chính xác trong quá trình làm hàng.
5
CHƯƠNG III. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN
Nội dung chương này trình bày việc thiết kế các thuật toán điều khiển cho cần
trục container gắn trên tàu dựa trên mô hình toán đã được xây dựng ở Chương 2. Các
thuật toán điều khiển sẽ được phân tích và chứng minh ổn định. Mô phỏng các đáp
ứng dựa trên ngôn ngữ lập trình MATLAB©/Simulink®. Các đáp ứng của hệ thống
điều khiển được phân tích để chứng minh tính bền vững và khả năng làm việc chính
xác của hệ thống điều khiển.
CHƯƠNG IV. THỰC NGHIỆM
Từ các thuật toán điều khiển đã được thiết kế trong Chương 3, để tăng độ tin cậy
của kết quả mô phỏng, các thuật toán sẽ được thử nghiệm trên mô hình thí nghiệm.
Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm sẽ được so sánh, phân tích và chứng minh quy
luật tương đồng giữa phương pháp mô phỏng và thực nghiệm.
6
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN
Chương này sẽ trình bày trình bày về thực trạng cảng biển trên thế giới và Việt
Nam, từ đó chỉ ra những yêu cầu mới trong quá trình chuyển tải hàng hóa khi số
lượng tàu container cỡ lớn phát triển nhanh thách thức khả năng của các cảng biển
trong việc tiếp nhận những tàu này. Mô hình cảng di động được xem là phương thức
vận chuyển của thế kỷ XXI, nó đáp ứng được các yêu cầu mới trong sự phát triển
mạnh mẽ vận tải container toàn cầu. Các nghiên cứu về động lực học và điều khiển
cần trục sẽ được phân tích để chỉ ra những điểm cần cải tiến đối với các nghiên cứu
đã công bố, từ đó đề xuất hướng nghiên cứu cho đề tài này.
1.1. Đặt vấn đề
1.1.1. Thực trạng các cảng biển trên thế giới và Việt Nam
Trên thế giới: Cảng biển là nơi luân chuyển hàng hóa giữa các nơi trên thế
giới và là mắt xích quan trọng nhất trong dây chuyền vận tải. Trong xu thế hội
nhập, lưu lượng hàng hóa trên toàn cầu ngày càng tăng, hoạt động khai thác cảng
đóng vai trò ngày càng quan trọng đối với nền kinh tế, đặc biệt là các cảng
container. Nhờ những ưu điểm vượt trội và xu hướng container hóa trên thế giới,
cảng container phát triển và phổ biến nhất tại các quốc gia hiện nay. Tỷ trọng
container trên tổng lượng hàng hóa tăng từ 22% năm 1980 lên đến 70% năm 2018
và dự báo khoảng 73% vào năm 2020 (Hình 1.1). Tổng lượng hàng hóa container
thông qua các cảng biển trên thế giới có tốc độ tăng trưởng khoảng 8%/năm giai
đoạn 2001 – 2017 và khả năng tăng trưởng 3-4%/năm trong giai đoạn 2018 –
2022, trong đó khu vực Đông Nam Á và Trung Quốc có mức độ tăng trưởng cao
hơn so với mức trung bình của thế giới [134]. Với sự tăng trưởng lượng hàng
container thông qua các cảng biển, đòi hỏi các cảng biển phải thay đổi hạ tầng,
trang thiết bị và công nghệ để đáp ứng được nhu cầu tăng trưởng nóng đối với vận
chuyển container. Tuy nhiên, trên thế giới, một số cảng biển đã đạt đến giới hạn và
không cho phép mở rộng, một số khu vực tắc nghẽn, một số khu vực khác hạ tầng
chưa phát triển dẫn đến thách thức cho việc thay đổi cơ sở hạ tầng cảng (Hình
1.2). Mặt khác, đi cùng với sự tăng trưởng cả về tỉ trọng và khối lượng container
thông qua các cảng biển, các thế hệ tàu tiếp theo đang được phát triển với sức chở
dự kiến lên đến 24.000 TEU. Điều đó đòi hỏi việc cải tạo và xây dựng các cảng
7
nước sâu trở nên cấp bách để có thể tiếp nhận được những tàu có sức chở lớn. Tiếp
nhận các tàu container cỡ lớn là một thách thức đối với rất nhiều cảng và khu vực
trên thế giới, có thể kể đến như kênh đào Panama1, các cảng sông, các vùng biển
nước nông. Tuy nhiên, việc xây dựng và mở rộng cảng mang đến nhiều thách thức
như khó khăn về kinh phí, môi trường hoặc những vùng địa lý không cho phép mở
rộng cảng. Điều này đặt ra rất nhiều thách thức đối với các cảng trên thế giới trong
việc cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với việc vận chuyển
container. Do đó, cần có một giải pháp chuyển tải ngay tại ngoài biển để giải quyết
các vấn đề nêu trên.
Hình 1.1. Tỷ trọng hàng container trong vận tải biển [134]
Hình 1.2. Thực trạng các cảng trên thế giới [140]
1 Kênh đào Panama có thể chấp nhận được tàu Panamax qua kênh đào, tàu có sức chở từ 2.800÷5.100 TEU
8
Tại Việt Nam: Việt Nam có vị trí nằm ngay cạnh Biển Đông-cầu nối thương
mại đặc biệt quan trọng trên bản đồ hàng hải thế giới. Biển Đông là tuyến đường vận
chuyển quan trọng về mặt kinh tế, giúp trung chuyển hàng hóa từ châu Á đến các
khu vực khác trên thế giới. Có tới 29 tuyến đường hàng hải đi qua Biển Đông trong
số 39 tuyến đường hàng hải hiện đang hoạt động trên thế giới (Hình 1.3). Việt Nam
còn sở hữu 3.260 km đường bờ biển, có nhiều vũng vịnh nước sâu, gần tuyến đường
hàng hải quốc tế. Khu vực cảng biển phía Bắc của Việt Nam là cửa ngõ kết nối tiếp
giáp với các quốc gia Đông Bắc Á như Trung Quốc, Hồng Kông, Hàn Quốc và Nhật
Bản. Trong khi đó, khu vực cảng biển miền Nam có vị trí kết nối các nước châu Á trên
tuyến vận tải quốc tế đi các khu vực khác trên thế giới. Hiện tại, Việt Nam đang có 49
cảng biển, 268 bến cảng và 330 cầu cảng cho tàu neo đậu với tổng chiều dài gần
40km. Tuy nhiên, các cảng biển phân bổ không đồng đều giữa các khu vực, với 6 cảng
ở miền Bắc, 20 cảng ở miền Trung và 23 cảng ở miền Nam [138].
Hình 1.3. Luồng hàng hóa vận chuyển đi và đến Việt Nam [137]
Tuy có nhiều cảng biển, nhưng khả năng tiếp nhận của các cảng biển này rất hạn
chế. Theo Viện Nghiên cứu và Phát triển Logistics, chỉ khoảng 1% bến cảng tại Việt
Nam có thể tiếp nhận tàu có trọng tải trên 50.000 DWT (tập trung chủ yếu ở
khu vực Thị Vải – Cái Mép). Trong khi đó, một số cảng trong khu vực Đông Nam
Á có thể tiếp nhận tàu có trọng tải lên đến 200.000 DWT (cảng Tanjung Pelapas của
Malaysia). Điều đó ảnh hưởng rất lớn đến khả năng thu hút hàng hóa thông qua các
9
cảng biển Việt Nam. Nguyên nhân chính dẫn đến điều đó là các cảng lớn của Việt
Nam có luồng nông và hẹp. Cảng Hải Phòng có độ sâu lớn nhất luồng vào cảng chỉ ở
mức -6,9 m, do đó rất hạn chế trong việc tiếp nhận tàu có trọng tải lớn (Hình 1.4). Đa
phần các cảng ở Hải Phòng chỉ tiếp nhận các tàu có trọng tải khoảng 10.000 DWT và
20.000 DWT trong điều kiện có tàu lai dắt vào cảng. Cảng Lạch Huyện được đưa vào
khai thác (5/2018) có độ sâu luồng lớn nhất -13,8 m, có khả năng tiếp nhận tàu lên đến
75.000 DWT. Tại Quảng Ninh, có cảng nước sâu với độ sâu của luồng đến -10 m nên
có thể tiếp nhận được tàu có trọng tải 50.000 DWT.
Hình 1.4. Độ sâu luồng vào cảng Hải Phòng [136]
Như vậy, Việt Nam có rất nhiều lợi thế và tiềm năng phát triển ngành kinh tế
biển cũng như các dịch vụ cảng biển. Tuy nhiên, đa phần các cảng của Việt Nam lại có
hạn chế trong việc tiếp nhận tàu có tải trọng lớn, đặc biệt là các tàu container cỡ lớn
đang được phát triển mạnh mẽ và tham gia vào quá trình vận tải hàng hóa toàn cầu. Để
phát huy các lợi thế sẵn có, các cảng biển cần đưa ra các giải pháp để khắc phục những
điểm còn tồn tại trong việc cung cấp các dịch vụ nhằm đáp ứng được các yêu cầu tăng
trưởng dịch vụ vận chuyển container bằng đường biển.
1.1.2. Các phương án trung chuyển container
Như đã phân tích, ngày càng nhiều tàu container cỡ lớn tham gia vào quá trình
vận chuyển hàng hóa. Điều đó đặt ra vấn đề đối với các cảng biển trong việc tiếp nhận
10
những con tàu này. Có nhiều phương án được đưa ra để giải quyết vấn đề trên, các
phương án này tập trung vào việc trung chuyển container ngay tại ngoài biển, có thể kể
đến các phương án sau:
Phương án 1 (sử dụng cảng nổi): Container được xếp dỡ từ tàu lớn sang tàu
nhỏ, tàu nhỏ chở container vào cảng nội địa, cần trục container gắn trên một thiết bị
nổi, thiết bị nổi dùng để chứa container, không dùng để vận chuyển (Hình 1.5). Đối
với phương án này, ưu điểm của nó là khả năng ổn định khi làm việc ngoài biển. Tuy
nhiên, do sử dụng cần trục kiểu cần nên thời gian làm hàng lâu hơn do đặc điểm quay
trở của nó, ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc của cần trục.
Hình 1.5. Mô hình cảng nổi
Phương án 2 (sử dụng cảng trung chuyển ngoài khơi): Phương án này giúp
việc chuyển tải nhanh hơn, khắc phục được nhược điểm về thời gian làm hàng của
Phương án 1 do sử dụng hệ thống cổng trục trong quá trình xếp dỡ hàng hóa (Hình
1.6). Nhược điểm của phương án này là xây dựng cảng trung chuyển ngoài khơi sẽ tốn
nhiều chi phí hơn so với xây dựng cảng nội địa và gây ra ô nhiễm môi trường khi xây
dựng cảng. Kết cấu hạ tầng của cảng cần phải đáp ứng được điều kiện khắc nghiệt ở
ngoài biển. Khi cảng được xây dựng ngay ngoài biển đòi hỏi kết cấu công trình, vật
liệu chế tạo công trình cao hơn rất nhiều so với việc xây dựng cảng nội địa. Do đó,
phương án này cần phải cân nhắc kỹ lưỡng khi áp dụng vào thực tế khai thác và
chuyển tải container.
11
Hình 1.6. Mô hình cảng trung chuyển ngoài khơi [135]
Phương án 3 (sử dụng mô hình cảng di động): Container sẽ được xếp dỡ từ tàu
lớn sang tàu nhỏ, tàu nhỏ chở vào cảng nội địa, cần trục gắn trên tàu nhỏ (Hình 1.7).
Hình 1.7. Mô hình cảng di dộng (Mobile Harbor) [140]
Trong ba phương án kể trên, phương án sử dụng mô hình cảng di động (Hình
1.7) đang được quan tâm và phát triển như một phương thức vận chuyển mới trong thế
kỷ XXI. Mục tiêu của mô hình này là thiết kế và phát triển một hệ thống vận chuyển
container thế hệ mới có thể tiếp cận được các tàu container cỡ lớn và thực hiện quá
trình chuyển tải sang tàu cỡ nhỏ để đưa các container này đến một cảng bất kỳ mà
không phụ thuộc vào độ sâu và độ rộng của luồng vào cảng. Ngoài ra, việc sử dụng mô
hình cảng di động sẽ giảm thiểu việc phải trang bị các loại cẩu giàn cỡ lớn đáp ứng xu
12
thế phát triển đội tàu container có sức chứa lớn với khả năng thay đổi vị trí tiếp cận
làm hàng của cần trục trong mô hình cảng di động linh hoạt hơn do tầm với của cẩu
giàn phụ thuộc vào từng lớp tàu (Panamax, Post-Panamax, Super-Post-Panamax)2. Tuy
nhiên, mô hình cảng di động là đề xuất mới, khi áp dụng vào thực tế cần có quá trình
nghiên cứu và thử nghiệm đối với từng khu vực áp dụng. Ngoài ra, cảng di động chỉ có
thể hoạt động được ở cấp sóng cho phép sẽ làm gián đoạn khả năng khai thác của nó
đối với những vùng địa lý thường xuyên chịu tác động xấu của thời tiết. Viện KAIST
của Hàn Quốc đã đề xuất ba mẫu tàu đóng vai trò như cảng di động tham gia chuyển
tải tại các khu vực tàu container cỡ lớn có thể tiếp cận (Hình 1.8). Sau đó, container sẽ
được các tàu này đưa vào sâu trong cảng và thực hiện xếp dỡ tại các bến cảng. Các
thông số cơ bản của ba mẫu tàu do viện KAIST đề xuất được trình bày trong Bảng 1.1.
Có thể thấy, với độ sâu của các cảng ở Việt Nam và khả năng đáp ứng về mặt kinh tế,
mẫu tàu MH-A1-250 rất phù hợp trong việc phát triển phương thức chuyển tải mới tại
các cảng biển của Việt Nam trong giai đoạn hiện nay. Do đó, đề tài sẽ tập trung vào
đối tượng này để nghiên cứu xây dựng hệ thống điều khiển đáp ứng được các yêu cầu
trong quá trình làm việc của cần trục gắn trên mẫu tàu MH-A1-250.
Bảng 1.1. Các thông số cơ bản của ba mẫu tàu do Viện KAIST đề xuất [141]
Thông số MH-A1-250 MH-A1-700 MH-A1-1200
Chiều dài (m) 76,75 164 164
Chiều rộng (m) 33 31 41
Độ sâu luồng yêu cầu (m) 5,3 5,4 5,7
Sức chở (TEU) 252 702 1248
Tốc độ làm hàng (TEU/h) 60 60 120
Tốc độ tàu (Hải lý/h) 8 15 12
2 Cẩu Panamax dùng phục vụ cho tàu Panamax (chiều rộng tàu 12-13 container) và có sức chở 2.800÷5.100
TEU, Cẩu Post-Panamax dùng phục vụ cho tàu Post-Panamax (chiều rộng tàu 18 container) và có sức chở
5.500÷10.000 TEU, Cẩu Super-Post-Panamax dùng phục vụ cho tàu Super-Post-Panamax (chiều rộng tàu lên
đến 22 container) và có sức chở trên 10.000 TEU.
13
Hình 1.8. Ba mẫu tàu do Viện KAIST đề xuất [141]
Bằng cách sử dụng cảng di động, mô hình này kỳ vọng đạt được các mục đích
sau:
- Thay thế và tăng cường chức năng của các cảng container hiện có để giảm thiểu
các vấn đề liên quan đến việc xây dựng và mở rộng cảng;
- Cung cấp giải pháp vận chuyển hàng hóa thân thiện với môi trường, giảm gánh
nặng cho các cảng nội địa;
- Nâng cao năng lực của cảng, tạo ra thị trường mới và tăng khả năng giao
thương toàn cầu;
- Nâng cao hiệu quả kinh tế do tiết kiệm được chi phí cho việc xây dựng và mở
rộng các cảng biển hiện có;
- Góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế biển cũng như tăng cường khả năng kết
nối vận tải thủy nội địa.
Như vậy, với những phân tích trên, đã cho thấy nhiều cơ hội cho mô hình cảng di
động có thể được áp dụng vào thực tế khai thác cảng biển với những lý do sau:
- Các khu vực mở rộng hoặc xây dựng cảng gặp khó khăn về kinh phí, môi
trường hoặc địa lý;
- Các cảng hiện có thiếu cơ sở hạ tầng để xử lý lượng hàng tăng đều theo năm;
- Các cảng hiện có gặp ùn tắc nghiêm trọng và các khu vực có mức độ ưu tiên
cao về an ninh.
Với những lý do đó, cho thấy tiềm năng mà hệ thống cảng di động có thể cung
cấp giải pháp thay thế cho những giải pháp thiếu tính khả thi nêu trên trong việc đáp
ứng các nhu cầu mới đối với ngành hàng hải toàn cầu cũng như tiềm năng để áp dụng
tại một số cảng biển của Việt Nam.
14
1.1.3. Trang thiết bị chính tại cảng container
Đối với cảng biển, hệ thống trang thiết bị và công nghệ là yếu tố quan trọng nhất
để phát triển dịch vụ cảng biển. Ngày nay, nhu cầu vận chuyển hàng hóa theo đường
biển ngày càng lớn, lượng hàng hóa thông qua các cảng ngày càng tăng, do đó các
cảng biển cần phải nâng cao chất lượng các trang thiết bị phục vụ. Điều này làm tăng
năng suất và sản lượng hàng hóa thông qua cảng. Đối với cảng container, các trang
thiết bị chính phục vụ xếp dỡ hàng hóa tại các cảng này gồm có: Cẩu giàn QC, cẩu
chân đế và cẩu sắp xếp container.
Cẩu giàn QC: Đây là loại cần trục lớn đặt tại các cầu tàu trực tiếp xếp dỡ hàng
từ các tàu container lên bờ và ngược lại (Hình 1.9). Cẩu giàn QC hiện đại hiện nay có
thể nâng hai container song song cùng lúc giúp sản lượng hàng hóa thông qua lớn hơn
so với cẩu đơn. Mặt khác, trong quá trình làm việc, cẩu giàn QC cần không gian làm
việc nhỏ do không phải quay trở, do đó ít ảnh hưởng đến các khu vực xếp dỡ lân cận.
Cẩu chân đế: Đây là loại có thể dùng để cẩu container và hàng rời (Hình 1.10).
Đặc điểm nổi bật của loại cẩu này là khả năng quay trở 180o dễ dàng và linh hoạt nên
có thể chọn vị trí nhấc và đặt container mà không cần di chuyển. Tuy nhiên, đây cũng
chính là nhược điểm của loại cần cẩu này khi quay trở nó cần một khoảng không gian
lớn giữa các phương tiện làm việc cùng lúc. Mặt khác, do phải quay trở nên tốc độ làm
việc của nó chậm hơn rất nhiều so với cẩu giàn QC. Do đó, nó ít được dùng trong các
cảng container và chỉ được sử dụng trong các cảng bốc xếp hàng rời và một số loại
hàng đặc biệt khác.
Cẩu sắp xếp container: Đây là loại cẩu hoạt động trong cảng có chức năng xếp
dỡ container từ cảng lên các xe container và ngược lại. Loại cẩu này không có khả
năng xếp dỡ container từ tàu lên bờ và ngược lại. Có hai loại cẩu sắp xếp container
trong các cảng là cẩu RTG và cẩu RMG. Cẩu RMG (Hình 1.11) hoạt động bằng điện
trong khi đó cẩu RTG (Hình 1.12) chạy bằng dầu diesel.
Hình 1.9. Cẩu giàn QC
Hình 1.10. Cẩu chân đế
15
Hình 1.11. Cẩu RMG
Hình 1.12. Cẩu RTG
1.1.4. Các bước chính chế tạo cần trục container đặt trên tàu
Các bước chính chế tạo cần trục container đặt trên tàu được trình bày trong sơ đồ
khối Hình 1.13. Xuất phát từ yêu cầu về tải trọng, sức nâng và tầm với đối với cần trục
container, người ta có thể chọn phương án mua sẵn hoặc chế tạo. Đối với chế tạo, đầu
tiên phải tiến hành thiết kế cần trục theo yêu cầu về tải trọng và tầm với. Sau khi có
thiết kế cần trục container thì tiến hành thiết kế pông tông thỏa mãn thiết kế của cần
trục, thỏa mãn các yêu cầu của QCVN 23:2016/BGTVT và các tiêu chuẩn kỹ thuật
liên quan. Trong quá trình thiết kế chi tiết pông tông, ta tiến hành thiết kế đồng thời
các hạng mục chính, bao gồm: thiết kế thân vỏ (thiết kế về kết cấu, thiết kế tính năng,
và trang thiết bị trên boong), thiết kế hệ thống (thiết kế các hệ thống phục vụ nói
chung), và thiết kế hệ thống điều khiển cho cần trục. Như vậy, thiết kế hệ thống điều
khiển cho cần trục là một bước quan trọng và không thể tách rời trong thiết kế cần trục
container đặt trên tàu. Để có một hệ thống điều khiển hiện đại, đảm bảo được các yêu
cầu điều khiển thì việc thiết kế phần cứng và phần mềm phải được thực hiện đồng
thời. Chất lượng của hệ thống điều khiển ảnh hưởng lớn tới hiệu quả làm việc của cần
trục. Khó khăn lớn nhất trong việc thiết kế hệ thống điều khiển không nằm ở việc thiết
kế và chọn phần cứng mà nó nằm ở việc thiết kế phần mềm cho hệ thống. Hiệu quả
của việc làm hàng thể hiện ở thời gian quay trở và độ chính xác khi nâng hạ hàng hóa.
Hệ thống điều khiển phải đảm bảo đồng thời các yếu tố như độ chính xác của các cơ
cấu dịch chuyển, nâng hạ hàng cũng như giữ cho góc lắc hàng nhỏ và triệt tiêu ở đích
đến. Với cần trục container đặt trên tàu dưới tác động của sóng biển và tải trọng gió thì
rất khó khăn để thực hiện việc điều khiển. Vai trò của thuật toán điều khiển tích hợp
16
vào hệ thống rất quan trọng, nó giúp cho hệ thống làm việc hiệu quả và chính xác hơn
ngay cả khi chịu kích động của các yếu tố nhiễu gây bất lợi trong quá trình làm việc.
Hệ thống điều khiển tự bảo vệ trong các trường hợp như quá tải, góc lắc tàu lớn hơn
giá trị cho phép khi cần trục làm việc ngoài biển cũng như trường hợp mất điện đột
ngột khi đang nâng hạ hàng. Khi quá tải và góc lắc tàu lớn thì hệ thống điều khiển sẽ
không cho phép thực hiện lệnh làm việc. Hệ thống cần trục sử dụng một công tắc
thường đóng để bảo vệ mất điện đột ngột.
Hình 1.13. Các bước chính chế tạo cần trục container đặt trên tàu
Yêu cầu về sức
nâng và tầm với cần
trục container
Cần trục container
Mua sẵn Chế tạo
Thiết kế cần trục
container
Thiết kế pông tông
Thiết kế chi tiết
Thiết kế hệ thống Thiết kế thân vỏ
Yêu cầu
đăng kiểm
Yêu cầu cần
trục
Thiết kế hệ thống điều
khiển cần trục
17
1.2. Tình hình nghiên cứu
1.2.1. Ngoài nước
1.2.1.1. Nghiên cứu về động lực học
Có nhiều công trình nghiên cứu về động lực học cần trục, các mô hình dao động
được sử dụng trong các nghiên cứu đó có thể phân thành mô hình cần trục đặt trên nền
cứng và mô hình cần trục đặt trên phao nổi.
Mô hình cần trục đặt trên nền cứng: Mô hình thường được sử dụng trong xây
dựng bài toán động lực học và điều khiển cần trục đặt trên nền cứng có thể phân loại
theo mô hình hai chiều 2D [14, 41, 70] (Hình 1.14) và mô hình ba chiều 3D [15, 26,
38, 65, 67, 76, 77, 93] (Hình 1.15). Ngoài ra, mô hình cần trục đặt trên nền cứng gồm
có mô hình cần trục container [91, 132], mô hình cổng trục giàn sử dụng phương pháp
Lagrange dạng nhân tử [96, 101], mô hình cầu trục [22, 43, 57], mô hình cần trục
không gian 3 chiều [77]. Mặt khác, cần trục tháp cũng được mô hình hóa bằng việc sử
dụng một số phương pháp như phân tích phần tử hữu hạn [45], phương pháp Lagrange
loại hai [118], và phân tích mô hình dựa vào máy tính [12]. Mô hình phần tử hữu hạn
cũng được sử dụng để mô hình hóa cần trục kiểu cần [100]. Trong hầu hết các nghiên
cứu, phương pháp Lagrange được sử dụng để thiết lập các phương trình chuyển động.
Ngoài ra, phương trình Kane cũng được áp dụng để thiết lập phương trình động lực
học của mô hình cầu trục [51, 116]. Tìm nghiệm xấp xỉ (approximate solutions) bằng
các phương pháp giải tích phi tuyến được trình bày trong các nghiên cứu [68, 80, 84].
Việc khảo sát sự ổn định và rẽ nhánh của hệ có thể được thực hiện dựa trên các
phương pháp giải tích như phương pháp đa thang (multiple scale technique) [84],
phương pháp trung bình hóa (averaging method) [80], rẽ nhánh Hopf (Hopf
bifurcation) [68], và bằng các phương pháp số.
Hình 1.14. Sơ đồ tính chuyển động hai
chiều của cầu trục [49]
Hình 1.15. Sơ đồ tính chuyển động ba
chiều của cầu trục [67]
18
Mô hình cần trục đặt trên phao nổi: Mô hình cần trục đặt trên phao nổi đã
được một số nhóm nghiên cứu xây dựng cho bài toán động lực học và điều khiển cần
trục gắn trên tàu. Küchler và cộng sự [69] xây dựng mô hình cần trục kiểu cần đặt trên
phao nổi để điều khiển chủ động (active control) cần trục đặt trên tàu. Cũng với mô
hình cần trục đặt trên phao nổi, nhóm nghiên cứu của Hieu và Hong [50, 85, 86] đã
nghiên cứu động lực học và điều khiển cần trục container gắn trên tàu có kể đến kích
động của sóng biển. Nhóm nghiên cứu của Tuan và Lee [70, 120, 123] nghiên cứu
điều khiển cần trục container gắn trên tàu dựa trên mô hình sáu bậc tự do có kể đến
kích động của sóng biển, đàn hồi của cáp nâng. Các nhóm nghiên cứu này có điểm
chung giống nhau là đều kể đến đàn hồi của sóng biển. Tuy nhiên, khi cần trục làm
việc ngoài biển sẽ chịu tác động đồng thời của các yếu tố như sóng biển, gió và sự đàn
hồi của cáp nâng. Trên Hình 1.16 và Hình 1.17 là mô hình cần trục đặt trên tàu có kể
đến đàn hồi của sóng biển. Cả 2 mô hình này chưa đề cập đến đàn hồi của cáp nâng
cũng như tác động của gió. Do đó, việc phát triển mô hình đối với cần trục container
gắn trên tàu vẫn còn nhiều vấn đề cần được cải tiến.
Hình 1.16. Mô hình cần trục kiểu cần đặt
trên tàu [69]
Hình 1.17. Sơ đồ tính cần trục container
đặt trên tàu [85]
1.2.1.2. Nghiên cứu về điều khiển
Có rất nhiều thuật toán điều khiển được sử dụng trong nghiên cứu điều khiển
cần trục, mỗi thuật toán điều khiển đều có những ưu nhược điểm khác nhau, ở đây
có thể kể đến các thuật toán: điều khiển tuyến tính (Linear Control), điều khiển phi
tuyến (Non-linear Control), điều khiển tối ưu (Optimal Control), điều khiển bền
19
vững (Robust Control), điều khiển thích nghi (Adaptive Control), điều khiển hiện
đại/điều khiển thông minh (Modern Control/Intelligent Control).
Điều khiển tuyến tính: Một trong những kỹ thuật điều khiển tuyến tính được
áp dụng rộng rãi cho các hệ thống cần trục là bộ điều khiển PID (Proportional
Integral Derivative). Để đáp ứng yêu cầu thay đổi chiều dài cáp nâng, các tham số
của bộ điều khiển PID có thể được điều chỉnh dựa vào chiều dài cáp nâng. Có
một vài phương pháp được áp dụng như phương pháp quỹ tích nghiệm số (root
locus) [17], trí tuệ tính toán (Computational Intelligence – CI), kỹ thuật tối ưu
bầy đàn (Particle Swarm Optimization – PSO) [56, 107]. Trong thực tế, bộ điều
khiển tỷ lệ-vi phân (Proportional Derivative – PD) cũng được sử dụng để điều
khiển góc lắc hàng do khả năng giải quyết các vấn đề về dao động [19, 56, 61,
124].
Trong các công trình nghiên cứu về điều khiển cần trục, ta thấy rằng hầu hết
các bộ điều khiển PID được phát triển với sự trợ giúp của những kỹ thuật điều
khiển khác hoặc sử dụng đồng thời hai bộ điều khiển PID để điều khiển vị trí và
sự lắc hàng. Điều khiển vị trí của cổng trục giàn với việc loại bỏ lắc hàng được
thực hiện thành công bằng việc sử dụng mạng nơ ron tự chỉnh (Neural Network
Self-Tuning – NNST) như một bộ ước lượng để điều chỉnh tham số điều khiển
[97]. Thuật toán huấn luyện được đề xuất cho NNST đã được lấy từ bộ điều
khiển nắn tín hiệu vào. Trong tài liệu [130], một bộ điều khiển PID có tích hợp
mạng nơ ron đã được đề xuất. Điều này là do những khó khăn trong việc điều
chỉnh tham số điều khiển để mang lại đáp ứng tốt cho việc điều khiển vị trí và
góc lắc hàng. Thuật toán điều khiển được đề xuất không đòi hỏi tham số điều
khiển lớn mà chỉ yêu cầu về sự ổn định tiệm cận khi so sánh các thuật toán PID
cổ điển và thuật toán PID có tích hợp mạng nơ ron. Với cổng trục giàn, một số
nghiên cứu liên quan đến thuật toán điều khiển PID như thuật toán điều khiển
PID mờ [74], PID tích hợp mạng nơ ron [47, 111, 130], PID tích hợp PSO [55,
107], bộ điều khiển thông minh kết hợp PID với nắn tín hiệu vào với tối ưu hóa
đa mục tiêu (Multi-objective Optimization) [77] và thuật toán điều khiển PID
tích hợp giải thuật di truyền (Genetic Algorithm – GA) [106].
20
Bộ điều khiển PD cũng đã được thiết kế cho điều khiển hệ thống cần trục
tháp góp phần giảm đáng kể góc lắc hàng, tác động của nhiễu đã được loại bỏ
với bộ điều khiển PD mờ [20]. Các tác giả cũng so sánh hiệu suất hoạt động của
cần trục tháp khi sử dụng bộ điều khiển PD mờ và bộ điều khiển PD cổ điển
[19]. Kết quả các nghiên cứu đã chỉ ra rằng góc lắc hàng được giảm đáng kể khi
sử dụng bộ điều khiển PD. Kawada và cộng sự [62, 63] kết luận rằng bộ điều
khiển PD rất hữu ích để điều khiển nâng hạ hàng đối với cần trục nổi. Tuy nhiên,
rất khó để tìm ra một bộ thông số điều khiển trong trường hợp thời gian thay đổi
hoặc hệ phi tuyến. Vì vậy, thuật giải di truyền (GA) được tích hợp để có được các
thông số tối ưu cho tham số điều khiển [64].
Một bộ điều khiển tuyến tính khác là bộ điều khiển phản hồi trạng thái (State
Feedback Controller) đã được sử dụng cho điều khiển cần trục kiểu cần để điều khiển
góc lắc hàng khi cần chuyển động theo phương ngang và phương thẳng đứng [52, 90,
122]. Trong nghiên cứu [98], một bộ điều khiển phản hồi trạng thái được sử dụng để
đạt được sự bền vững với sự thay đổi chiều dài cáp nâng và một bất đẳng thức ma trận
tuyến tính (Linear Matrix Inequality – LMI) đã được xây dựng. Tuy nhiên, việc thiết
kế bộ điều khiển tuyến tính cho hệ cần trục có thể không chính xác với mô hình thực.
Các yếu tố phi tuyến như gió, sóng biển, sự thay đổi chiều dài cáp nâng và ma sát
không được kể đến.
Điều khiển phi tuyến: Sử dụng kỹ thuật phản hồi tuyến tính hóa (Feedback
Linearization) [57, 66, 70, 92] và phi tuyến dựa trên nền tảng Lyapunov [39, 46, 54,
78], với các thuật toán điều khiển này, bộ điều khiển phải biết chính xác mô hình toán
của đối tượng thực. Mặt khác, các thuật toán này không bền vững với sự thay đổi của
các tham số điều khiển, nếu nhiễu và một số tham số hệ thống thay đổi sẽ làm cho hệ
thống điều khiển mất ổn định.
Điều khiển tối ưu: Thuật toán điều khiển tối ưu không tập trung cải thiện chất
lượng các đáp ứng (thời gian tăng, lượng quá điều chỉnh,…) mà nó tập trung vào một
số mục tiêu cụ thể như tối ưu về năng lượng, thời gian…[37, 73]. Phiên bản cải tiến
thuật toán điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control – MPC) đã trở thành
một trong những thuật toán điều khiển phổ biến nhất nhờ ưu điểm của nó trong việc
21
giải quyết những khó khăn với khả năng sử dụng mô hình đơn giản, ổn định mạch kín
và tính bền vững ngay cả khi không biết rõ các thông số của hệ thống [127]. Một số
lượng lớn các nghiên cứu đã được thực hiện bằng việc sử dụng thuật toán MPC cho
điều khiển cổng trục giàn và cầu trục [58, 59, 65, 125, 127]. Bộ điều khiển MPC được
sử dụng để ràng buộc biến bị động (under-actuated state), ở đây là góc lắc hàng được
giới thiệu trong các nghiên cứu [32, 102]. Các phương pháp tối ưu cho bộ điều khiển
MPC phụ thuộc vào chức năng mong muốn đã được các nhà nghiên cứu lựa chọn.
Phần lớn các nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển MPC chủ yếu tập trung vào việc
điều khiển vị trí và chống lắc hàng. Chẳng hạn, Jolevski và Bego [58] đã đưa ra 2
hàm tiêu chuẩn (criteria functions) để chỉ ra vị trí của hàng đã đến vị trí mong muốn
trong thời gian nhỏ nhất và phòng ngừa lắc hàng được gây ra bởi chuyển động của
hàng cũng như nhiễu ngoài. Để có thể giải được hàm tiêu chuẩn thì việc tối ưu hóa
nhiều tiêu chí đã được sử dụng để đạt được tín hiệu điều khiển tối ưu.
Điều khiển bền vững: Thuật toán điều khiển bền vững được biết đến với khả
năng ổn định với sự thay đổi của nhiễu và thông số hệ thống. Nhiều thuật toán điều
khiển bền vững được áp dụng cho cả hệ phi tuyến và hệ tuyến tính. Thuật toán điều
khiển SMC dùng cho cả hệ phi tuyến và hệ tuyến tính. Phương pháp điều khiển áp
dụng với bộ điều khiển SMC phù hợp để sử dụng cho hệ thống cần trục vì nó làm
việc hiệu quả và chính xác trong các điều kiện làm việc khác nhau cần trục [71]. Có
một vài công bố về điều khiển cầu trục sử dụng thuật toán SMC [23, 75, 99]. Bộ
điều khiển SMC được thiết kế như SMC bậc hai cho cần trục container [25], SMC
bậc hai cho cầu trục 3D với tham số không rõ [67], điều khiển SMC phân cấp [94],
điều khiển SMC tỷ lệ [35], và điều khiển SMC trong thời gian gián đoạn [128]. Các
nghiên cứu cho thấy thuật toán điều khiển SMC có khả năng loại bỏ các yếu tố
không chắc chắn và tính phi tuyến của hệ thống. Trong các nghiên cứu [54, 87], bộ
điều khiển SMC cũng được sử dụng để điều khiển cần trục nổi. Hầu hết các nghiên
cứu này đều nhằm mục đích chống lại các thay đổi của hệ thống như khối lượng tải
trọng thay đổi, sự thay đổi chiều dài cáp nâng, tác động của tải trọng gió và nhiễu
ngoài.
Các thuật toán điều khiển bền vững H∞ và “tổng hợp µ” (µ-Synthesis) dùng
22
cho hệ tuyến tính. Một bộ điều khiển bền vững H∞ đã được áp dụng cho điều khiển
cần trục, bao gồm điều khiển cầu trục [48], điều khiển H∞ dùng cho hệ LMI để điều
khiển cổng trục giàn [121], và một bộ điều khiển H∞ để điều khiển cần trục kiểu cần
[24]. Trong nghiên cứu [60] thuật toán điều khiển “tổng hợp µ” đã được nghiên cứu
để điều khiển dao động cầu trục. Kết quả cho thấy bộ điều khiển H∞ và “tổng hợp
µ” đáp ứng tốt các yêu cầu đối với điều khiển cần trục cũng như bền vững với sự
thay đổi chiều dài cáp nâng, thay đổi khối lượng hàng và nhiễu ngoài tác động.
Như vậy, với thuật toán điều khiển bền vững, hệ thống điều khiển không cần mô
hình toán quá chính xác, nó bền vững với cả nhiễu ngoài (sóng, gió…) và nhiễu trong
(cảm biến, nội tại bộ điều khiển…).
Điều khiển thích nghi: Khả năng thích nghi với sự thay đổi của các thông số hệ
thống và nhiễu ngoài tác động đã được các nhà nghiên cứu phát triển bằng việc sử
dụng phương pháp điều khiển thích nghi trên hệ thống cầu trục [33, 42, 88, 113-115,
117, 129], và trong [112] cho hệ thống cần trục tháp. Bộ điều khiển thích nghi có khả
năng ước lượng các tham số không chắc chắn dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov. Do
đó, với ưu điểm này, các nhà nghiên cứu đã thiết kế các thuật toán điều khiển dựa trên
mô hình phi tuyến đại diện cho các hệ thống phi tuyến [88]. Điều khiển hệ cầu trục hụt
dẫn động với tham số thay đổi đã được đề xuất trong nghiên cứu [114]. Tính thích
nghi của hệ thống ngay cả khi không biết chắc chắn các thông số hệ thống cũng như
khả năng dẫn động đến vị trí chính xác và giảm góc lắc hàng.
Đạt đến vị trí chính xác và giảm lắc hàng là mục tiêu chính của hệ thống điều
khiển cần trục, hiệu quả làm việc sẽ tăng lên nếu việc làm hàng được chính xác,
chuyển động của xe con nhanh và an toàn. Vì vậy, chúng là các yếu tố rất quan trọng
đối với hệ thống điều khiển. Một thuật toán điều khiển thích nghi phi tuyến cũng được
đề xuất bởi nhóm tác giả trong công trình nghiên cứu [131]. Sự ổn định tiệm cận của
hệ thống được chứng minh bằng ổn định Lyapunov và các kết quả mô phỏng cho thấy
bộ điều khiển thích nghi bền vững với sự thay đổi của tham số hệ thống cũng như tác
động của nhiễu ngoài.
Điều khiển hiện đại: Hai thuật toán điều khiển hiện đại được áp dụng rất hiệu
quả trong các lĩnh vực điều khiển gồm thuật toán điều khiển mạng nơ ron và thuật toán
23
điều khiển logic mờ.
Việc sử dụng mạng nơ ron có ý nghĩa như là cách tiếp cận thông minh để đối phó
với các vấn đề của mô hình toán. Một bộ điều khiển mạng nơ ron có khả năng xử lý
phi tuyến tốt cũng như bền vững với cấu trúc song song vốn có [38]. Hơn nữa, điều
khiển mạng nơ ron là thuật toán điều khiển bền vững với sự thay đổi của chiều dài cáp
nâng và các yếu tố mô hình không rõ bằng việc thực hiện phản hồi trạng thái [97]. Một
số nhà nghiên cứu đã thực hiện chế tạo bộ điều khiển mạng nơ ron cho cầu trục. Công
việc này được Lee [44] đề xuất bằng việc kết hợp giữa mạng nơ ron và điều khiển
trượt để dẫn động xe con đến vị trí chính xác cũng như giảm góc lắc hàng. Thuật toán
điều khiển SMC được sử dụng như thuật toán tự chỉnh với mục đích điều chỉnh thông
số hệ thống bộ điều khiển mạng nơ ron [28].
Đối với cần trục tháp, có các thuật toán điều khiển phản hồi khác nhau để giảm
góc lắc hàng đã được thực hiện. Tuy nhiên, các thuật toán điều khiển như vậy chỉ có
khả năng làm giảm góc lắc hàng theo phương hướng kính chứ chưa thực hiện được
theo phương hướng tâm. Một trong những cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này là sử
dụng thuật toán hồi tiếp phi tuyến (Nonlinear Feedback). Tuy nhiên, phương pháp này
đòi hỏi phải có kiến thức sâu về điều khiển cũng như không thể điều khiển góc lắc cần
trục nếu nó quay lớn hơn 90o. Để giải quyết vấn đề này, Nakazono và các cộng sự [82]
đã đề xuất bộ điều khiển mạng nơ ron với một chương trình huấn luyện có thể điều
khiển góc lắc hàng trong cả hai trường hợp hướng trục và hướng tâm một cách đồng
thời. Hơn nữa, thuật toán này cho thấy sự hiệu quả và đơn giản hơn đối với một bộ
điểu khiển thông thường.
Bộ điều khiển logic mờ (Fuzzy Logic Control – FLC) cũng được sử dụng rộng
rãi trong điều khiển cần trục. Bộ điều khiển FLC có khả năng thích nghi mạnh mẽ và
không bắt buộc phải có mô hình chính xác đối tượng điều khiển. Do đó, nó được xếp
vào bộ điều khiển thông minh [74]. Khi các hệ thống trở nên phức tạp hơn, chẳng hạn
như các hệ thống cần trục có tính phi tuyến, rất khó để có được mô hình toán học. Do
đó, bộ điều khiển FLC có một ưu điểm là có thể thay thế vai trò của mô hình toán học
với một mô hình mờ, dựa trên các quy tắc xây dựng trong một định dạng nếu thì (if-
then). Hơn nữa, nó cũng có ưu điểm trong việc điều khiển các hệ thống không ổn định
24
và phức tạp với tính phi tuyến mạnh [95]. Bộ điều khiển FLC được sử dụng rộng rãi
trong việc điều khiển vị trí xe con và góc lắc hàng cho cổng trục giàn và cầu trục [16,
89, 95, 103, 104, 119]. Trong [105], một bộ điều khiển phản hồi chống lắc có tích hợp
thuật toán logic mờ được áp dụng có thể hoạt động tốt khi không có cảm biến gắc lắc
và được thực hiện trong phòng thí nghiệm. Trong [26], nhóm nhiên cứu đã sử dụng
một bộ điều khiển mạng nơ ron kết hợp với FLC để thực hiện điều khiển cần trục 3D.
Kết quả cho thấy, thuật toán điều khiển mờ tích hợp mạng nơ ron có khả năng hội tụ
nhanh khi so sánh với thuật toán phản hồi truyền thống khác.
1.2.1.3. Nghiên cứu về thực nghiệm
Hầu hết các nghiên cứu về động lực học và điều khiển cần trục đều dựa trên
phương pháp mô phỏng kết hợp với thực nghiệm. Các nghiên cứu này thường tiến
hành thực nghiệm trên mô hình. Sau khi thiết kế các thuật toán điều khiển cho cần trục
container, quá trình mô phỏng và thực nghiệm để kiểm chứng thuật toán điều khiển sẽ
được thực hiện. Tuy nhiên, với hệ cần trục phức tạp, có kích thước lớn thì việc kiểm
chứng các thuật toán điều khiển trên mô hình thực sẽ gặp khó khăn. Vì vậy, việc thử
nghiệm các thuật toán điều khiển sẽ được thực hiện trong phòng thí nghiệm với các
mô hình thực nghiệm thu nhỏ. Đây là bước trung gian trước khi tiến hành lắp ráp và
chạy thử hệ thống trên hệ thống thực. Thực tế cho thấy, trên thế giới đã có rất nhiều
công trình nghiên cứu về động lực học và điều khiển cần trục bao gồm mô phỏng và
thực nghiệm đã được công bố. Các nghiên cứu này đều thử nghiệm trên mô hình trong
phòng thí nghiệm để kiểm chứng thuật toán điều khiển đề xuất trước khi áp dụng nó
vào thực tế [18, 76, 79, 103, 110, 125]. Mô hình cần trục 3D đã được công ty INTECO
(Ba Lan) sản xuất và thương mại hóa sản phẩm cung cấp cho các phòng thí nghiệm tại
các trung tâm nghiên cứu và các trường đại học trên khắp thế giới với nhu cầu nghiên
cứu về điều khiển cần trục [133]. Các thành phần và thông số cơ bản của mô hình cần
trục do hãng INTECO cung cấp, gồm có:
- Kết cấu cơ khí gồm: Khung (khối lượng 30 kg, kích thước 1 m x 1 m x 1 m),
dầm chính, đường ray, mã hàng;
- Động cơ: Gồm 3 động cơ điện một chiều 24V điều khiển bằng PWM;
- Thiết bị đo lường: Gồm 5 cảm biến đo góc lắc và vị trí;
25
- Giao diện và nguồn cấp;
- Các Board mạch điều khiển I/O RT-DAC/PCI hoặc I/O RT-DAC/USB.
Bên cạnh các thông số cơ bản, mô hình cần trục còn có các đặc điểm sau đây:
- Đây là hệ MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output) có tính phi tuyến cao
cho các thí nghiệm thời gian thực;
- Tích hợp MALAB và Simulink để tạo bộ điều khiển thời gian thực;
- Phần mềm cho phép khởi tạo nhanh các thuật toán điều khiển thời gian thực,
không bắt buộc mã lập trình C;
- Chuyển động theo 3 hướng vuông góc với nhau;
- Được trang bị hệ thống cảm biến đo góc theo 2 chiều;
- Minh họa các thuật toán phi tuyến phức tạp.
Hình 1.18. Mô hình thực nghiệm điều khiển cổng trục đặt trên nền cứng của hãng
INTECO [133]
Tuy nhiên, với bài toán điều khiển cần trục container đặt trên phao nổi chịu kích
động của sóng biển, về cơ bản mô hình cần trục của hãng INTECO không đáp ứng
được hết các yêu cầu khi xây dựng và thử nghiệm thuật toán điều khiển trên mô hình,
có thể kể đến:
26
(1) Mô hình cần trục của hãng INTECO thực hiện trong phòng thí nghiệm đặt
trên nền cứng, không có kích động từ bên ngoài;
(2) Các động cơ điện được sử dụng đều là các động cơ điện một chiều, điều
khiển tốc độ bằng PWM. Tuy nhiên, trong thực tế, các động cơ được sử dụng trên hệ
thống cần trục đều là động cơ xoay chiều ba pha điều khiển tốc độ bằng biến tần. Sử
dụng biến tần để điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều phức tạp hơn rất nhiều so với
điều khiển tốc độ động cơ điện một chiều và luôn xuất hiện nhiễu trong quá trình điều
khiển. Do đó, cần cải tiến về mô hình thực nghiệm so với mô hình mà hãng INTECO
cung cấp để thỏa mãn các điều kiện khi nghiên cứu về cần trục container đặt trên phao
nổi.
1.2.2. Trong nước
1.2.2.1. Nghiên cứu về động lực học
Các nghiên cứu trong nước tập trung vào khảo sát động lực học cần cẩu. Tuy
nhiên, những nghiên cứu này tập trung chủ yếu vào khảo sát động lực học cần cẩu đặt
trên ô tô [3, 8], cần trục tháp [9, 10] sử dụng phổ biến trong xây dựng. Các nghiên cứu
này chủ yếu khảo sát dao động của khối hàng để nắm bắt được quy luật dao động của
chúng. Các yếu tố thay đổi tác động vào hệ cần cẩu chưa được tính đến như thay đổi
khối lượng hàng, tải trọng gió. Các yếu tố thay đổi này tác động rất lớn đến quá trình
làm việc của cần cẩu, đặc biệt với cẩu tháp khi làm việc ở độ cao lớn càng chịu tác
động mạnh của gió. Với cần trục tháp, nghiên cứu dao động của hàng khi xét chuyển
động đồng thời của các cơ cấu được trình bày trong bài báo [5]. Trong những năm qua,
các nghiên cứu về động lực học cần cẩu tập trung chủ yếu vào đối tượng là cẩu đặt trên
ô tô và cần trục tháp. Với đối tượng là cần trục container, bài báo [11] đề cập đến việc
khảo sát động lực học dựa trên mô hình dao động cần trục đặt trên nền cứng, chưa xét
đến hoạt động của cơ cấu nâng.
1.2.2.2. Nghiên cứu về điều khiển
Các nghiên cứu về điều khiển cần cẩu được một số nhóm nghiên cứu trong nước
thực hiện, nổi bật nhất có thể kể đến nhóm nghiên cứu của PGS. TS. Ngô Quang Hiếu
(Trường Đại học Cần Thơ), với việc đề xuất nhiều thuật toán điều khiển khác nhau để
giảm lắc hàng, nghiên cứu [6] trình bày việc thiết kế thuật toán điều khiển PD mờ cho
27
hệ cần trục container nhằm đảm bảo dẫn động xe con đến vị trí mong muốn và giảm
lắc lư hàng trong quá trình dịch chuyển. Bài báo [2] đã trình bày thuật toán điều khiển
phi tuyến tích hợp bộ ước lượng ma sát với mục tiêu chặn dao động ngang của
container trong quá trình di chuyển với sự tồn tại của lực ma sát. Để ổn định cần cẩu
tháp khi chịu tác động của tải trọng gió thay đổi liên tục, nhóm nghiên cứu [7] đã lựa
chọn phương pháp và thiết bị nhằm đảm bảo ổn định trong quá trình làm việc của cần
trục khi chịu tác động của gió giật. Với việc sử dụng thuật toán điều khiển PID tích
hợp hệ thống vision cho điều khiển cần trục container đảm bảo xe con được dẫn động
chính xác và giảm góc lắc hàng được trình bày trong nghiên cứu [4]. Các nghiên cứu
về điều khiển cần cẩu đã đề xuất các thuật toán điều khiển từ tuyến tính đến phi tuyến
để điều khiển cho một số đối tượng cần cẩu. Các nghiên cứu này tập trung chủ yếu vào
việc mô phỏng, chưa xây dựng được bộ điều khiển có tính thích nghi, bền vững. Hệ
thống điều khiển không đáp ứng được yêu cầu thay đổi thông số hệ thống, nhiễu trong
tác động lên hệ thống điều khiển và nhiễu ngoài tác động lên hệ cần cẩu.
1.3. Hướng nghiên cứu
Qua các phân tích trên, mỗi hướng nghiên cứu đều chỉ ra những mặt mạnh của
nó. Tuy nhiên, vẫn còn một số vấn đề cần phải giải quyết để hoàn thiện hơn nữa việc
chế tạo và điều khiển cần trục. Do đó, đề tài sẽ tập trung vào nghiên cứu điều khiển
cần trục container đặt trên tàu. Với đối tượng này, chỉ một vài nghiên cứu đề cập đến
[24, 34, 53, 54, 85, 87, 108, 109, 120]. Các nghiên cứu này thường đơn giản mô hình
toán để thiết kế bài toán điều khiển. Từ đó, đề tài sẽ đề xuất hướng nghiên cứu tiếp
theo để giải quyết các vấn đề còn tồn tại và có những cải tiến sau đây:
Về động lực học: Như đã trình bày, kể từ nghiên cứu thống kê về động lực học
cần trục [13], các công trình đã nghiên cứu trước đó đa số tập trung vào nghiên cứu
động lực học cần trục đặt trên nền cứng và động lực học cần trục đặt trên phao nổi.
Sau đó, các nghiên cứu về động lực học cần trục hầu như không có cải tiến mới về mô
hình. Việc cải tiến mô hình sẽ được đề cập đến trong đề tài này bằng việc sử dụng mô
hình cần trục đặt trên phao nổi có kể đến đàn hồi và kích động của sóng biển, co dãn
của cáp nâng, tác động của gió. Mô hình này sát với thực tế, đã kể đến một số yếu tố
mà các công trình nghiên cứu trước đây bỏ qua khi xây dựng mô hình đối tượng điều
khiển.
28
Về điều khiển: Dựa trên mô hình toán đã xây dựng, đề tài sẽ cải tiến và thiết kế
ba thuật toán điều khiển phi tuyến bền vững cho đối tượng điều khiển là cần trục
container đặt trên phao nổi chịu kích động của sóng biển. Thuật toán SOSMC đảm bảo
tính bền vững của bộ điều khiển khi các thông số mô hình và thông số hệ thống thay
đổi. Trong khi đó, thuật toán điều khiển NN-SOSMC đảm bảo được cả yếu tố bền
vững và thích nghi. Tính thích nghi của thuật toán điều khiển NN-SOSMC được thể
hiện ở việc nó có thể tự ước lượng thông số mô hình và cả mô hình toán của đối tượng
điều khiển. Ngoài ra, vấn đề phát sinh trong quá trình thiết kế, chế tạo cần trục là việc
tiết kiệm chi phí chế tạo. Trong chế tạo hệ thống điều khiển thì cần phải lắp đặt các
cảm biến đo chuyển vị và vận tốc dịch chuyển của các cơ cấu. Để giảm giá thành, đề
tài có đề xuất thêm phương án sử dụng bộ quan sát trạng thái trong thiết kế hệ thống
điều khiển để ước lượng vận tốc chuyển động của các cơ cấu. Từ đó, giảm chi phí chế
tạo và hệ thống bớt phức tạp hơn.
Về thực nghiệm: Với bài toán điều khiển cần trục nói chung, việc thực nghiệm
hầu như được thực hiện trong phòng thí nghiệm với mô hình thí nghiệm thu nhỏ. Tuy
nhiên, mô hình của hãng INTECO cung cấp chưa đáp ứng được yêu cầu thực nghiệm
đối với hệ thống điều khiển cho cần trục container đặt trên tàu chịu kích động của sóng
biển. Do đó, mô hình thí nghiệm để kiểm chứng thuật toán điều khiển sẽ được cải tiến
so với các mô hình trong những nghiên cứu trước đó. Mô hình được xây dựng về cơ
bản có đầy đủ các đặc điểm của mô hình cần trục do hãng INTECO sản xuất. Tuy
nhiên, mô hình này sẽ có những cải tiến sau:
(i) Thiết kế một đế kích động sáu bậc tự do để tiến hành giả lập sóng biển kích
động lên cần trục 3D;
(ii) Sử dụng biến tần để điều khiển tốc độ động cơ điện xoay chiều không đồng
bộ ba pha theo hai phương thay cho việc sử dụng hoàn toàn động cơ điện một chiều.
1.4. Kết luận chương 1
Với các nội dung trình bày, chương này đã giải quyết được các vấn đề sau:
- Phân tích được nhu cầu vận chuyển hàng hóa bằng đường biển, nêu được thực
trạng cảng biển trên thế giới và Việt Nam, từ đó chỉ ra các vấn đề tồn tại khi khai thác
cảng biển, đặc biệt là khả năng tiếp nhận tàu container cỡ lớn.
29
- Phân tích được các phương án được sử dụng để chuyển tải khi tàu container cỡ
lớn không thể cập cảng được. Từ đó chỉ ra phương án khả thi nhất là sử dụng mô hình
cảng di động (Mobile Harbor) do Viện KAIST của Hàn Quốc đề xuất trong việc
chuyển tải container.
- Phân tích được các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến
động lực học và điều khiển cần trục. Từ đó đề xuất hướng nghiên cứu cho đề tài với
việc xây dựng hệ thống điều khiển phi tuyến bền vững cho cần trục container đặt trên
phao nổi chịu kích động của sóng biển, đàn hồi cáp nâng, thay đổi tải trọng gió dựa
trên cải tiến về mô hình đối tượng điều khiển, thuật toán điều khiển và phương thức
thực nghiệm.
30
CHƯƠNG II. ĐỘNG LỰC HỌC CẦN TRỤC CONTAINER ĐẶT TRÊN
PHAO NỔI
Chương này trình bày việc xây dựng mô hình vật lý cần trục container đặt trên
phao nổi chịu kích động của sóng biển và tải trọng gió. Từ mô hình vật lý, đề tài xây
dựng phương trình vi phân chuyển động của hệ cần trục-tàu. Hệ phương trình vi phân
thu được dựa trên phương trình Lagrange loại hai là hệ phương trình vi phân cấp hai.
Từ hệ phương trình vi phân thu được sẽ đề xuất sử dụng các phương pháp số để giải
hệ phương trình vi phân này. Kết quả thu được sẽ chỉ ra dao động của container lớn
và cần thiết phải thiết kế quy luật điều khiển cho cần trục container nhằm đảm bảo an
toàn và hiệu suất làm việc của hệ thống.
2.1. Xây dựng mô hình dao động
Cần trục container gắn trên tàu, trong quá trình làm việc luôn chịu tác động của
các yếu tố bất lợi gây ảnh hưởng đến hoạt động và an toàn trong quá trình khai thác
cần trục. Các yếu tố có ảnh hưởng rõ rệt nhất là kích động của sóng biển và tải trọng
gió. Ngoài ra, với khối lượng hàng lớn sẽ tạo ra độ co dãn của cáp nâng và ảnh hưởng
đến độ chính xác trong quá trình dẫn động. Các yếu tố này nếu không được kiểm soát
sẽ ảnh hưởng lớn đến khả năng và năng suất làm việc của cần trục. Như vậy, khi xây
dựng hệ thống điều khiển cần phải tính tới các yếu tố tác động lên hệ cần trục nói trên.
Bài toán đặt ra là cần phải xây dựng mô hình toán chính xác đối tượng phục vụ cho
việc thiết kế phần mềm điều khiển là các thuật toán điều kiển cho cần trục container
gắn trên tàu.
Xuất phát từ đối tượng thực (Hình 1.7), mô hình dao động cần trục container gắn
trên tàu là mô hình ở đó có kể đến một số yếu tố như đàn nhớt của nước biển, kích
động của sóng biển, tải trọng gió, ngoài ra còn kể đến đàn hồi của cáp nâng và hoạt
động của cơ cấu nâng. Với mô hình dao động này, nó có rất nhiều cải tiến so với các
mô hình dao động được đề cập đến các nghiên cứu trước đó như các nghiên cứu về
động lực học và điều khiển cần trục nổi [21, 34, 40, 54, 109] với việc xem kích động
sóng là kích động động lực thay vì kích động động học. Mô hình dao động trong
trường hợp này được mô tả đầy đủ trên Hình 2.2. Để xây dựng được mô hình, một số
giả thiết được đưa ra, gồm có:
(i) Chuyển động của cần trục được thực hiện trong không gian hai chiều (2D).
Thực tế, khi hoạt động ngoài biển, tàu dao động trong không gian với sáu bậc tự do:
dao động thẳng đứng (Heave), dao động lắc ngang (Roll), dao động lắc dọc (Pitch),
31
dao động quay (Yaw), dao động dạt ngang (Sway) và dao động tịnh tiến (Surge) (Hình
2.1). Tuy nhiên, với mô hình cảng di động, trong quá trình chuyển tải, tàu con (tàu
mang cần trục container) được buộc vào tàu mẹ, dao động tịnh tiến và dao động dạt
ngang nhỏ. Quá trình làm hàng, container chủ yếu dao động dọc theo phương chuyển
động của xe con, dao động của container theo phương vuông góc với phương chuyển
động của xe con nhỏ có thể bỏ qua. Khi xây dựng mô hình, đề tài không xét đến các
dao động tịnh tiến, dạt ngang, lắc dọc và dao động quay (Surge, Sway, Pitch, Yaw)
của tàu, chỉ xét đến dao động thẳng đứng và dao động lắc ngang (Heave, Roll). Vì vậy,
mô hình dao động của hệ có thể được xây dựng dưới dạng mô hình trong mặt phẳng.
(ii) Đàn nhớt của nước biển được quy về hai đệm đàn hồi có độ cứng và hệ số
cản lần lượt là 1 1( , )k b và 2 2( , )k b .
(iii) Tàu và cần trục được coi là một vật, khối lượng cần trục được quy đổi về
khối lượng tàu. Do khối lượng tàu lớn, trọng tâm của hệ được quy đổi về trọng tâm tàu
và nằm xung quanh mặt phẳng sườn giữa của tàu.
(iv) Bỏ qua khối lượng của cáp nâng, đàn hồi của cáp nâng là tuyến tính.
(v) Góc lắc cáp nâng được giới hạn trong khoảng (2 2
), góc lắc tàu
được giới hạn trong khoảng (2 2
b
).
(vi) Ma sát trên đường chạy của xe con, ma sát khi quay tời là tuyến tính.
(vii) Bỏ qua khe hở lắp ráp, khe hở động cơ.
Hình 2.1. Chuyển động của tàu trong không gian
X
Y
Z
Yaw
Heave
Pitch
Sway
Surge
Roll
32
Mô hình dao động cần trục container đặt trên phao nổi, tàu có khối lượng và mô
men ( ; )b bm J đặt trên nền đàn hồi nước biển với hệ số đàn hồi 1k và 2k . Chọn hệ quy
chiếu Oxy là hệ quy chiếu tuyệt đối, trọng tâm tàu có tọa độ là y nghiêng một góc b .
Cần trục được gắn trên tàu với xe con có khối lượng tm được gắn trống tời có bán kính
mr và mô men mJ , cáp nâng có chiều dài ( )l t được gắn vào trống tời bị thay đổi chiều
dài khi trống tời quay. Cáp nâng có giả thiết là đàn hồi với hệ số đàn hồi 3k , container
có khối lượng Cm . Khi hoạt động, cáp nâng lắc với góc . Như vậy, hệ trên là hệ 6
bậc tự do, gồm có: dịch chuyển của xe con tx , góc quay tời m , góc lắc cáp nâng ,
độ dãn cáp nâng s , dịch chuyển trọng tâm tàu theo phương thẳng đứng y và góc lắc
tàu b , ( , )mt mtx y là tọa độ suy rộng ứng với xe con, ( , )C Cx y là tọa độ suy ứng với
container.
Hình 2.2. Mô hình vật lý cần trục container đặt trên phao nổi
mc
k3
k2 k
1
b3
b2 b
1
Fw
Mw
φb
O
G a3 a
4
y
Pông tông
a2
a1
ut m
t
φm
Jm,rm
Xe con
y
C xt
x
s
θ A
xc
yc
mb,Jb
M
m
33
2.2. Thiết lập phương trình vi phân chuyển động
Mô hình cần trục container đặt trên phao nổi như Hình 2.2, hệ có sáu bậc tự do
gồm dịch chuyển xe con tx , góc quay tời m , góc lắc hàng , co dãn của cáp nâng s ,
dịch chuyển thân tàu theo phương thẳng đứng gây ra bởi sóng biển y , và góc lắc tàu
do sóng biển gây ra b , từ đó ta chọn hệ tọa độ suy rộng đủ
1 2 3 4 5 6; ; ; ; ; .t m bq x q q q s q y q
Khi đó động năng của hệ có dạng
2 2 2 2 2 2 21 1 1 1 1( ) ( ) ( )
2 2 2 2 2b b b t mt mt m b m C C CT m y J m x y J m x y (2.1)
Trong đó,
1 2
1 2
( )cos( ) sin( )
( )sin( ) cos( )
mt t b b
mt t b b
x a x a
y y a x a
(2.2)
cos( ) ( )sin( )
sin( ) ( )cos( )
C mt m t m
C mt m t m
x x r l r s s
y y r l r s s
(2.3)
0t m ml l r (2.4)
Thế năng của cơ hệ có dạng:
2 2
1 3 2 4
2
3
1 1( ) ( )
2 2
1( )
2
b b
b t mt C C
k y y a k y y a
k s s m gy m gy m gy
(2.5)
Hàm hao tán có dạng:
2 2 2 2 2
1 3 2 4 3
1 1 1 1 1( ) ( )
2 2 2 2 2b b t t m mb y a b y a b x b s b (2.6)
Các lực suy rộng của các lực không thế:
; ; 0; 0; 0; 0;t m bx t m s yQ u Q M Q Q Q Q (2.7)
Thay (2.1), (2.5), (2.6) và (2.7) vào phương trình Lagrange loại hai:
i
i i i i
d T TQ
dt q q q q
(2.8)
34
Thay biểu thức động năng (2.1), thế năng (2.5), hàm hao tán (2.6) và các lực suy
rộng của các lực hoạt động không thế (2.7) vào (2.8) ta được hệ sáu phương trình vi
phân mô tả dao động của cần trục container đặt trên phao nổi như sau:
Phương trình thứ nhất:
0
2
0
( ) sin( )
( )cos( )
sin( ) ( )sin ( )
2 cos( )
( 2 )cos( ) ( ) sin( )
(
c t t c m b m
c m m m b
c b t c b t c b
t t c m b m
c m b c m m m b
t c
m m x m r
m l s s r r
m s m m y m m a
b x m r
m r s m l s s r r
m m
21)( ) ( ) sint b t c b ta x m m g u
(2.9)
Phương trình thứ hai:
2
1 2
20
1 2
sin( ) ( ) cos
( )cos( ) sin( )
2 cos( ) ( )
( ) sin( ) cos( )
co
c m b t m c m m c m c m
m c m t b b b
c m b b t m m c m m m m
c m t b b c m b b b
c m
m r x J m r m r s m r y
J m r x a a
m r x b m r l s s r s r
m r x a m r a
m gr
s mM
(2.10)
Phương trình thứ ba:
0
2 2 2 20 0
0
0
0 2 1
0
( )cos( )
( ) ( ) 2( )
2 ( )( ) ( )
( )sin
( ) cos( ) ( )sin( )
2 (
c m m m b t
m m
c
c m m m
c m m m
c m m b t b b
c
m l s s r r x
l s s r l s sm
m r l s s s
m l s s r r y
m l s s r a x a
m l s s
0
0
20 1 1 2
0 w
) sin( )
2 ( )
( )(2 )
( ) ( )cos( ) sin( )
( )sin .
m m m b b t
c m m m m m
c m m m m
c m m m b b b
c m m m
r r x
m r l s s r r
m l s s r r s r
m l s s r r q a a
m g l s s r r f
(2.11)
35
Phương trình thứ tư:
1 2
2
0
3 1 2
3
sin( ) ycos
( )cos( ) sin( )
2 cos( ) ( )
( )sin( ) cos(
) c s
)
o( 0
c b t c m m c c
c t b c b b
c b b t c m m m
c t b b c b b
c
b
m x m r m s m
m x a m a
m x m l s s r r
b s m x a m
k s
a
s m g
(2.12)
Phương trình thứ năm:
0
1 2
0
1 2
2
( )sin cos
( )sin cos
( ) ( )cos sin 2( ) cos
( )cos ( 2 2 )sin
t c b t c m m
c m m m c t b c
t c t b b b t c b t b
c m m m c m m m
m m x m r
m l s s r r m s m m m y
m m a x a m m x
m l s s r r m r r s
b b y
b a
1 3
4 1 3 2 1
w2 4 1 2
( ) cos (
( ) (
)( )
) ( ) )
i
(
s nt c b b t c t b b b
b t c bm m m
b a
g k a k a k k y y F
m m a m m a x
(2.13)
Phương trình thứ sáu:
2 1 2
0
2 1
1 2
1 2
( ) ( )cos( ) sin( )
( )
cos( ) ( )sin( )
( )cos( ) sin( )
( ) ( )cos sin
( )(
t c t m c m t b b m
c m m
b t b
c t b c b
t c t b b
b m t c
m m a x J m r x a a
m l s s r
a x a
m x a m a s
m m a x a y
J J m m x
2 2 2
1 2 1 1
1
2 0
2
1 0
0
2 ) 2( )( )
( )(2 2 )sin( )
( )
(2 2 )
( )( ) cos(
( )
t t b t c t b t
t m m m
c b
m m m
m m m
c t m m m b
m m m
a a a x m m x a x
x a s r rm
a l s s r r
a s r r
m x a l s s r r
l s s r r
2 2 2 2
2 4 1 3 2 4 1 3 1 3 2 4 1 3 2 4
1 2
( )( ) ( )
( ) ( )cos ( ) sin
b b
t c t b c t b w
b a b a y b a b a k a k a y y k a k a
m m g a x m m ga M
(2.14)
36
Hệ phương trình vi phân chuyển động gồm sáu phương trình vi phân cấp hai từ
(2.9) đến (2.14) được viết gọn dưới dạng ma trận như sau:
( ) ( , ) ( ) M q q C q q q G q U W (2.15)
Trong đó,
0 0 0 0T
t mu MU là véc tơ lực dẫn động, gồm lực kéo xe con để thay
đổi vị trí xe con và mô men quay tời để thay đổi chiều dài cáp nâng;
11 12 13 14 15 16
21 22 24 25 26
31 33 35 36
41 42 44 45 46
51 52 53 54 55 56
61 62 63 64 65 66
0
0 0( )
0
m m m m m m
m m m m m
m m m m
m m m m m
m m m m m m
m m m m m m
M q là ma trận quán tính khối lượng;
11 12 13 16
21 22 23 26
31 32 33 36
41 43 44 46
51 53 55 56
61 63 65 66
0 0
0 0
0 0( , )
0 0
0 0
0 0
c c c c
c c c c
c c c c
c c c c
c c c c
c c c c
C q q là ma trận quán tính ly tâm và Coriolis;
1 2 3 4 5 6( )T
g g g g g gG q là véc tơ lực trọng trường;
w[0 0 0 ]T
w wf F MW là véc tơ nhiễu ngoài tác động lên cần trục, gồm
kích động sóng biển và tải trọng gió.
Các thành phần trong các ma trận và véc tơ tại phương trình vi phân chuyển động
(2.15) được tính như sau:
11 ;c tm m m 2
22 23 32; 0;m c mm J m r m m
2 2 2 2
33 0 0
0
( ) ( ) 2 )
2 ( )( ) ( )
c m m
c m m m
m m l s s r l s s
m r l s s s
;
34 44 550; ; ;c t b cm m m m m m m
37
2 2 2
66 1 2 1( )( 2 );b m t c t tm J J m m x a a a x
12 21 sin( );c m bm m m r
13 31 0( )cos( );c m m m bm m m l s s r r
14 41 15 51sin( ); ( )sin ;c b t c bm m m m m m m
16 61 2( ) ;t cm m m m a
24 42 25 52; cos ;c m c mm m m r m m m r
26 62 1 2( )cos( ) sin( ) ;m c m t b bm m J m r x a a
34 43 35 53 00; ( )sin ;c m m mm m m m m l s s r r
36 63 0 2 1( ) cos( ) ( )sin( ) ;c m m b t bm m m l s s r a x a
45 54 cos ;cm m m
46 64 1 2( )cos( ) sin( );c t b c bm m m x a m a
56 65 1 2( ) ( )cos sin ;t c t b bm m m m a x a .
11 12; 2 cos( );t c m bc b c m r
13 0
14 15
( 2 )cos( ) ( ) sin( );
0;
c m b c m m m bc m r s m l s s r r
c c
16 1 21 22 24 25( )( ) ; 2 cos( ); ; 0;t c t b c m b b mc m m a x c m r c b c c
23 0( ) ;c m m m mc m r l s s r s r
26 1 2( ) sin( ) cos( );c m t b b c m b bc m r x a m r a
31 02 ( ) sin( );c m m m b bc m l s s r r
32 02 ( ) ;c m m m mc m r l s s r r
33 0 34 35( )(2 ); 0;c m m m mc m l s s r r s r c c
36 0 1 1 2( ) ( )cos( ) sin( ) ;c m m m b b bc m l s s r r q a a
38
41 422 cos( ); 0;c b bc m c
43 0 44 3 45( ) ; ; 0;c m m mc m l s s r r c b c
46 1 2( )sin( ) cos( ) ;c t b b c b bc m x a m a
51 52 542( )cos ; 0;t c b bc m m c c
53 0( )cos ( 2 2 )sin ;c m m m c m m mc m l s s r r m r r s
55 1 2;c b b
56 2 4 1 3 2 1( ) cos ( )( )sin ;t c b b t c t b bc b a b a m m a m m a x
61 12( )( ) ;t c t bc m m x a
63 1 2 0
2
1 0
0
( )(2 2 ) ( ) sin( )
(2 2 )
( )( ) cos( );
( )
c t m m m m m m b
m m m
c t m m m b
m m m
c m x a s r r a l s s r r
a s r r
m x a l s s r r
l s s r r
2 2
65 2 4 1 3 66 2 4 1 3 62 64; ; 0;c b a b a c b a b a c c
1 2( ) sin ; cos ;t c b c mg m m g g m gr
3 0( )sin ;c m m mg m g l s s r r
4 3 ) s ;( cocg k s s m g
5 1 3 2 4 1 2( ) ( ) ( )( );b t c bg m m m g k a k a k k y y
2 2
6 1 3 2 4 1 3 2 4
1 2
( )( ) ( )
( ) ( )cos ( ) sin ;
b
t c t b c t b
g k a k a y y k a k a
m m g a x m m ga
Kích động sóng: Để xét đến ảnh hưởng sóng biển đến hoạt động của cần trục
container, tác giả thiết lập các phương trình sóng biển tác động lên thân tàu trong quá
trình làm việc. Với yếu tố sóng biển được kể đến, hệ cần trục-tàu sẽ làm việc dưới điều
kiện khó khăn hơn. Đây cũng là mô hình sát với thực tế nhất giúp cho thiết kế hệ thống
điều khiển chính xác và đáp ứng được các yêu cầu đề ra khi khai thác cần trục
container đặt trên tàu.
39
Giả sử dưới tác động của sóng biển với lực và mô men kích động, theo nghiên
cứu [126] thì lực và mô men này có thể được mô tả dưới dạng khai triển Fourier như
sau:
0w
1
cos sin2
wwi F wi F
i
aF a i t b i t
(2.16)
0w
1
cos sin2
wwi M wi M
i
cM c i t d i t
(2.17)
Trong đó, wF và wM là lực và mô men gây ra dao động cho tàu,
0 0, , , ,w wi wi w wia a b c c và wid là các hệ số không đổi, và F và M là tần số cơ bản của
sóng biển. Nhiễu sóng biển (2.16) và (2.17) gây ra lắc mạn tàu b và dịch chuyển
thẳng đứng thân tàu y dễ khiến cho container dao động mạnh và xe con chuyển động
không chính xác nếu không có một chiến lược điều khiển tốt.
Tải trọng gió: Để xét đến tải trọng gió tác động lên container, giả sử gió theo
phương ngang tác động trực tiếp lên container được biểu diễn như sau [40]:
w w w gf q C C A (2.18)
Trong đó, Cw là hệ số lực gió, Cg biểu thị mức độ gió giật, A là diện tích bề mặt
tối đa dự kiến của container được xác định bằng cos( )c bA A với Ac là diện tích
bao quanh container, 20.5w aq v là áp suất gió với a là tỷ trọng của không khí, và
v là cấp gió được tính như sau:
0 wd h rv v K K K (2.19)
với 0v là tốc độ gió cơ bản, wdK biểu thị hướng gió và hK biểu thị đặc điểm của gió ở
chiều cao tham chiếu.
2.3. Mô hình không gian trạng thái
Để mô phỏng số, phương trình chuyển động của hệ được chuyển thành mô hình
không gian trạng thái với 12 biến trạng thái, trong đó
1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12
, , , , , , , ,
, , , .
t t m m
b b
x x x x x x x x x s x s
x y x y x x
40
Khi đó, dạng phương trình không gian trạng thái của hệ được viết lại như sau:
12 3 13 5 14 7 15 9 16 11
1
11 1 12 3 13 5 16 11 111
1 tu m x m x m x m x m xx
c x c x c x c x gm
(2.20)
2 1x x (2.21)
21 1 24 7 25 9 26 11
3
21 1 22 3 23 5 26 11 222
1 mM m x m x m x m xx
c x c x c x c x gm
(2.22)
4 3x x (2.23)
5 w 31 1 35 9 36 11 31 1 32 3 33 5 66 11 3
33
1x f m x m x m x c x c x c x c x g
m (2.24)
6 5x x (2.25)
7 41 1 42 3 45 9 46 11 31 1 43 5 44 7 46 11 4
44
1x m x m x m x m x c x c x c x c x g
m (2.26)
8 7x x (2.27)
w 51 1 52 3 53 5 54 7 56 11
9
51 1 53 5 55 9 56 11 555
1 F m x m x m x m x m xx
c x c x c x c x gm
(2.28)
10 9x x (2.29)
w 61 1 62 3 63 5 64 7 65 9
11
61 1 63 5 65 9 66 11 666
1 M m x m x m x m x m xx
c x c x c x c x gm
(2.30)
12 11x x (2.31)
2.4. Phương pháp số giải hệ phương trình vi phân phi tuyến
2.4.1. Các phương pháp tính toán số trong giải hệ phương trình vi phân phi
tuyến
Có nhiều phương pháp tính toán số để giải các hệ phương trình vi phân phi
tuyến, có thể kể đến: phương pháp Runge-Kutta [29], phương pháp Runge-Kutta-
Nyström [36], phương pháp Adams [72], phương pháp dự báo hiệu chỉnh (predictor-
corrector) [81], phương pháp Newmak [31].
- Phương pháp Runge-Kutta: Phương pháp này được hai nhà toán học người Đức
41
Runge và Kutta đề xuất để xác định gần đúng nghiệm của phương trình vi phân. Các
phương pháp Runge-Kutta là các phương pháp một bước và chúng có dạng tổng quát
như sau:
1 : ( , ),n n h n nh t h t y y Φ y (2.32)
Trong đó, 1ny và
ny là véc tơ trạng thái tại bước thứ 1n và bước thứ n , hΦ là
hàm gia lượng (incremental function), 1n nt t t . Độ chính xác của phương pháp
phụ thuộc vào việc chọn hΦ . Phương pháp Runge-Kutta có thể được chia thành
phương pháp Euler (phương pháp Runge-Kutta bậc 1), phương pháp Runge-Kutta bậc
2, phương pháp Runge-Kutta bậc 4, và phương pháp Runge-Kutta bậc cao hơn.
- Phương pháp Runge-Kutta-Nyström: Đây là phương pháp được dùng có thể mở
rộng cho hệ phương trình vi phân cấp cao.
( , , )ty f y y (2.33)
0 0 0 0( ) , ( )t t y y y y (2.34)
Nyström đã phát triển công thức Runge-Kutta cho hệ phương trình vi phân (2.33)
thành:
1 1 2 3( )3
n n n
hh y y y k k k (2.35)
1 1 2 3 4
1( 2 2 )
3n n nh y y y k k k k (2.36)
Trong đó, 1 2 3 4, , ,k k k k là bốn véc tơ hàm được xác định là giá trị của véc tơ hàm
( , , )tf y y tại bốn vị trí trung gian trong khoảng thời gian t . Người ta đã chứng minh
rằng, khi áp dụng phương pháp Runge-Kutta-Nyström sẽ cho cho kết quả nhanh hơn
phương pháp Runge-Kutta [27].
- Phương pháp Adams: Các phương pháp Runge-Kutta và Runge-Kutta-Nyström
đều là phương pháp một bước và tồn tại sai số lớn. Để tăng độ chính xác, Adams đã đề
xuất phương pháp nhiều bước để giải bài toán giá trị đầu. Nội dung cơ bản của phương
pháp này là tính 1ny với độ chính xác cao hơn bằng cách sử dụng các giá trị 1,n ny y ,...
Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là thuật toán khá cồng kềnh và có độ ổn
42
định kém hơn các thuật toán một bước. Dạng tổng quát của phương pháp nhiều bước
được cho bằng biểu thức (2.37).
1
1 1 1
0 0
( , ) 0,p k
i n i i n i n i
i i
h t h t
y f y (2.37)
Trong đó, i
và i
là các tham số. Nếu 0 0 thì
1 1( , )n nt f y không xuất hiện
trong phương trình sai phân, do đó phương pháp Adams gọi là phương pháp hiện. Nếu
0 0 thì phương pháp Adams gọi là phương pháp ẩn.
- Phương pháp dự báo hiệu chỉnh (predictor-corrector): Phương pháp này được
đề xuất bằng việc sử dụng kết hợp phương pháp nhiều bước hiện (được dùng để dự
báo nghiệm) và phương pháp nhiều bước ẩn (được dùng để hiệu chỉnh nghiệm). Ưu
điểm của phương pháp này là độ chính xác cao, tuy nhiên thuật toán lại cồng kềnh dẫn
đến thời gian tính toán sẽ lâu hơn các phương pháp khác.
2.4.2. Phương pháp Newmark trong giải hệ phương trình vi phân phi tuyến
Phương pháp Newmark là phương pháp tích phân một bước. Véc tơ trạng thái tại
thời điểm 1 n nt t h được xác định từ véc tơ trạng thái tại thời điểm nt qua khai
triển Taylor các hàm dịch chuyển và vận tốc. Như đã biết, khai triển Taylor của hàm
véctơ tf có dạng
2( )
n( ) ( ) ( ) ( ) ... ( )2 !
ss
n n n n s
h ht h t h t t t
s f f f f f r (2.38)
Trong đó sr là số dư của khai triển Taylor đến bậc s của ( )tf
1
( 1)1( )( )
!
n
n
t
s s
s n
t
t h ds
r f (2.39)
Theo các công thức (2.38) & (2.39) ta có thể tính vận tốc ( )tq và dịch chuyển
tq của hệ tại thời điểm 1nt bằng các công thức sau:
Khi lấy 0s , từ (2.38) ta suy ra:
1 ( )
n
n
t h
n n
t
d
q q q (2.40)
Khi lấy 1s , từ (2.38) ta có:
43
1 1( )( )
n
n
t h
n n n n
t
h t d
q q q q (2.41)
với
( )n ntq q ; 1 1( )n nt q q ; ( )n ntq q ; 1 1( ).n nt q q
Trong các công thức gần đúng (2.40) và (2.41) ta cần phải xác định các thành
phần tích phân của gia tốc bằng các phương pháp số. Ta xem ( )q với trong đoạn
1, n nt t là hàm của ( )n ntq q và 1 1( )n nt q q . Áp dụng công thức Taylor ta có:
2
(3) (4) ( )( ) ( )( ) ( ) ...
2
nn n
tt
q q q q (2.42)
2
(3) (4) 11 1
( )( ) ( )( ) ( ) ...
2
nn n
tt
q q q q (2.43)
Nhân phương trình (2.42) với (1 ) , phương trình (2.43) với rồi cộng lại ra
ta được:
(3) 2 (4)
1( ) (1 ) ( ) 0( )n n nh t h q q q q q (2.44)
Tương tự, nhân phương trình (2.42) với (1 ) 2 , phương trình (2.43) với 2 ,
ta có:
(3) 2 (4)
1( ) (1 2 ) 2 ( ) 2 0( )n n nh t h q q q q q (2.45)
Thế (2.44) vào biểu thức tích phân trong (2.40), ta được:
1 1 1
1 1( ) (1 ) ... (1 )n n n
n n n
t t t
n n n n n
t t t
d d d h h
q q q q q r (2.46)
Thế (2.45) vào biểu thức tích phân trong (2.41), ta được:
1 1 1
1 1 1 1( ) (1 2 ) 2 ...n n n
n n n
t t t
n n n n n
t t t
t d t d t d
q q q
Suy ra
1
2 2
1 1
1( ) (1 2 )
2
n
n
t
n n n n
t
t d h h
q q q r (2.47)
44
Trong đó,
2 (3) 3 (4)
3 (3) 4 (4)
1( ) ( ) 0( )
2
1( ) ( ) 0( )
6
n
n
h h
h h
r q q
r q q
với 1n nt t . Các hằng số và là các tham số liên quan tới sơ đồ cầu phương.
Nếu ta chọn 1/ 2 , 1/ 6 thì ta được biểu thức gia tốc thay đổi tuyến tính
trên đoạn 1, n nt t .
1( ) n nn
h
q q
q q
Nếu chọn 1/ 2 , 1/ 6 , tương ứng với giả thiết gia tốc lấy giá trị trung bình
trên đoạn 1, n nt t .
1( )2
n n
q qq
Thế các biểu thức (2.46) và (2.47) vào các công thức (2.40) & (2.41), bỏ qua các
vô cùng bé bậc cao, ta nhận được các công thức gần đúng của phương pháp Newmark
1 1
2 21 1
(1 )
1( )2
n nn n
n n nn n
h h
h h h
q q q q
q q q q q (2.48)
Sau đây dựa vào (2.48) ta đi xây dựng các sơ đồ thuật toán tìm nghiệm của các
hệ phương trình vi phi tuyến.
Phương trình vi phân chuyển động của hệ nhiều vật thường có dạng:
( , ) ( , , ) ( , , )t t t M q q K q q h q q (2.49)
Từ (2.49) ta suy ra:
1
( , ) ( , , ) ( , , )t t t
q M q h q q K q q (2.50)
Nếu ta đặt
1( , , ) ( , ) ( , , ) ( , , )t t t t f q q M q h q q K q q (2.51)
45
thì phương trình (2.49) có dạng:
( , , )tq f q q (2.52)
Giả sử tại thời điểm đầu ta đã biết
0 0 0 0 0: ( ) , ( )t t t t q q q q (2.53)
Thế (2.53) vào (2.52) ta được
0 0 0( , , )tq f q q (2.54)
Từ các biểu thức (2.48) ta đưa ra các công thức dự báo
*
*
1
21
(1 )
(0,5 )
i ii
i i ii
h
h h
q q q
q q q q (2.55)
Thế (2.55) vào (2.52) ta được
* * *
1 1 1( , , )i i it q f q q (2.56)
Các đại lượng hiệu chỉnh được tính theo các công thức sau
* *
1
* 2 *
1
*
1 1
1 1
1 1
1 1( , , )
i
i
i i
i i
i i
i it
h
h
q q q
q q q
q q f q q
(2.57)
Kiểm tra điều kiện
* *
1 21 1 1 1,i i i i q q q q (2.58)
Nếu điều kiện (2.58) không được thỏa mãn, thì ta lại tiếp tục lấy
* * *
1 11 1 1 1, , i ii i i i q q q q q q
và lại trở lại quá trình lặp cho đến khi điều kiện (2.58) được thỏa mãn.
Sơ đồ khối của phương pháp Newmark giải hệ phương trình vi phân phi tuyến
được trình bày trong Hình 2.3, trong đó ta sử dụng các kí hiệu sau
( , , ); ( , , ); ( , , )i i i i i i i i i i i it t t h h q q K K q q M M q q (2.59)
46
Hình 2.3. Sơ đồ thuật toán phương pháp Newmark tìm nghiệm hệ phi tuyến
Bắt đầu
ti = ti+1
i = i + 1
i = 0
Tính các ma trận và các véc tơ
ti+1 = ti + h
Dự báo
Hiệu chỉnh
Đúng
Đúng
,
Sai ti+1 T
Kết thúc
ti = ti+1
i = i + 1
Sai
47
2.5. Phân tích kết quả tính toán
2.5.1. Các thông số đầu vào
Dưới tác động của sóng biển (2.16) & (2.17) và tải trọng gió (2.18) lên thân tàu,
ta tiến hành tính toán và giải hệ phương trình vi phân chuyển động (2.15) để xem xét
chuyển động của các cơ cấu cũng như góc lắc cáp nâng khi chưa được tích hợp bộ điều
khiển. Đầu tiên, để dịch chuyển xe con và thay đổi chiều dài cáp nâng, ta cần tính toán
lực và mô men tương ứng đưa vào tời quay của các cơ cấu. Lực kích động để xe con
chuyển động và mô men quay của quay trống tời được mô tả như sau:
1 1
( )(1 ),
,( )
0 ,
t kd t kd
kd
c d t p t kd kd
kd
tu u u t t
t
m K x K x t t t tu t
t t t
(2.60)
2 2
( )(1 ) ,
( ) ,
,
t kd t kd
kd
m c d m p m kd kd
t kd
tM M M t t
t
M t m K K t t t t
M t t
(2.61)
Trong đó, tu là lực tối thiểu để thắng được ma sát giữa xe con và dầm chính, kdu
là lực khởi động, theo tài liệu [83] thì (1.7 2)kd tu u . Tương tự, tM là mô men để
giữ cho cáp nâng không dịch chuyển khi treo hàng, kdM là mô men khởi động để
nâng/hạ container đến vị trí mong muốn, tkd là thời gian khởi động ứng với thời gian
động cơ làm việc để dẫn động xe con đến vị trí yêu cầu và quay tời để thay đổi chiều
dài cáp nâng, sau thời gian này, các cơ cấu dịch chuyển đã đạt đến trạng thái xác lập.
Để cho xe con và cáp nâng không dịch chuyển, người điều khiển cần thực hiện việc
phanh các cơ cấu này lại, thời gian phanh được tính là Δt. Sau thời gian tkd+ Δt, lực
dẫn động xe con sẽ ut=0, mô men dẫn động trống tời Mm=Mt.
Các thông số tính toán được thể hiện trong Bảng 2.1, thông số hệ thống được lấy
48
theo thiết kế mẫu tàu MH-A1-250 của Viện KAIST [141], thông số kích động sóng
biển được lấy dựa trên phân tích dữ liệu sóng trên phần mềm mô phỏng Marine
Systems Simulator (MSS) của nhóm nghiên cứu gồm Thor I. Fossen và Tristan Perez
đến từ trường đại học Bách khoa Na Uy (Norwegian University of Science and
Technology (NTNU)), Na Uy [139], thông số tải trọng gió được lấy theo tài liệu
“Influence of wind on crane operation” [142]. Ngoài ra, mẫu tàu MH-A1-250 có sức
chở tối đa 252 TEU thì các thông số động lực của tàu có thể tham khảo thông số mẫu
tàu tương tự được trình bày trong tài liệu “Đặc điểm thiết kế tàu container”[1].
Bảng 2.1. Thông số tính toán động lực học
Thông số hệ thống Kích động sóng biển
a2 = 32 m, a3 = 12.5 m, a4 = 12.5 m,
rm = 0.325 m, l0 =15 m, mb = 4500000 kg,
mt =5900 kg, mc = 24000 kg,
Jb = 571875000 kgm2, Jm = 41700 kgm2,
k1 = 1250000 N/m, k2 = 1250000 N/m,
k3 = 12000 N/m, b1 = 200 Ns/m,
b2=200 Ns/m, b3 = 220 Ns/m, bt = 50 Ns/m,
g = 9.81m/s2, bm = 70 Ns/m.
0 0 0N,a c 5
1 1 3.10 N,a b 5
1 1 6.10 Nm,c d
0.35rad/ s.F M
Tải trọng gió
0
31.22 , 7,1 1.1kg/m m/ , ,sWa C
0.85,rK 1.15,hK 0.9,wdK
1.05,gC 14,06cA m2.
2.5.2. Kết quả tính toán
Với yêu cầu điều khiển đưa container đến vị trí yêu cầu, người điều khiển thông
qua tay trang sẽ điều khiển dịch chuyển xe con và trống quay tời để container đến
được vị trí yêu cầu. Vị trí yêu cầu sẽ là 8 m so với vị trí ban đầu đối với dịch chuyển
xe con và chiều dài cáp nâng được nâng lên vị trí 7 m so với vị trí ban đầu cáp nâng
có chiều dài 15 m. Xe con mất 15,44 giây để đạt đến trạng thái xác lập. Tuy nhiên,
giá trị xác lập này không tiến đến giá trị yêu cầu và có dao động lớn. Có thể thấy, xe
con dao động với nhiều tần số, giá trị biên độ dao động có xu hướng tăng lên và sai
49
số xác lập có thời điểm lên đến 0,5 m (Hình 2.4). Sự tồn tại dao động và sai số xác
lập lớn là do quá trình điều khiển xe con đến vị trí yêu cầu, người điều khiển thực
hiện việc phanh đột ngột làm cho hàng dao động lớn. Bên cạnh đó, do dao động của
thân tàu dưới tác động của sóng biển và tải trọng gió sẽ làm cho hàng dao động liên
tục. Điều này có thể thấy rõ đáp ứng góc lắc cáp nâng dao động với biên độ dao động
lớn 7,8max , biên độ dao động góc lắc cáp nâng được lặp lại ở các chu kỳ khác
nhau và không có dấu hiệu tắt dần ngay cả khi xe con và trống tời xác lập vị trí mới
(Hình 2.5).
Tương tự, chiều dài cáp nâng thay đổi và đạt đến giá trị xác lập sau khoảng
22 giây kể từ lúc người vận hành bắt đầu thực hiện việc điều khiển tay trang và cũng
dao động xung quanh vị trí yêu cầu với sai số xác lập và biên độ dao động lớn. Điều
này là do hai yếu tố chính tác động gồm dịch chuyển trọng tâm tàu theo phương
thẳng đứng và đàn hồi của cáp nâng. Nếu không khống chế được các dao động này
thì hàng có xu hướng hạ xuống thấp do lực kéo tác động lên cáp nâng thay đổi liên
tục. Điều đó có thể thấy rõ kể từ giây thứ 40, vị trí xác lập ngày càng có xu hướng
tăng dần giá trị của nó. Giá trị sai số xác lập này có thể thấy rõ với sai số lên đến 0,5
m tại giây thứ 60. Với sai số xác lập và dao động với biên độ lớn của container, cáp
nâng và xe con sẽ dẫn đến việc không thể thực hiện xếp/dỡ hàng do hệ thống không
thể dẫn động các cơ cấu đến vị trí yêu cầu một cách chính xác được.
Hình 2.4. Dịch chuyển xe con (không có điều khiển)
50
Hình 2.5. Chiều dài cáp nâng (không có điều khiển)
Hình 2.6. Góc lắc cáp nâng (không có điều khiển)
Hình 2.7. Dao động container dọc theo cáp nâng (không có điều khiển)
51
Do tác động của sóng biển, quá trình lắc hàng không được khống chế sẽ dẫn đến
việc chiều dài cáp thay đổi liên tục, sự thay đổi đó cùng với các thay đổi bất lợi khác
trong quá trình làm hàng. Điều này sẽ làm cho việc tiếp cận đích đến của container trở
nên khó khăn hơn và tốn nhiều thời gian điều chỉnh hơn cho một lần dịch chuyển
container. Dao động thân tàu và dịch chuyển thân tàu theo phương thẳng đứng được
biểu thị trên các Hình 2.8 & Hình 2.9. Khối lượng thân tàu rất lớn so với khối lượng
hàng nên thân tàu dao động chủ yếu do tác động của sóng biển và tải trọng gió. Tuy
nhiên, dao động thân tàu cũng chịu ảnh hưởng của việc làm hàng do dịch chuyển của
các cơ cấu tạo ra dao động cưỡng bức với biên độ nhỏ. Với mục đích dẫn động các cơ
cấu đến vị trí yêu cầu một cách chính xác, đồng thời góc lắc cáp nâng và dao động
container dọc theo cáp nâng phải được giữ nhỏ và triệt tiêu ở đích đến thì hệ thống
điều khiển trực tiếp bằng tay trang khó có thể đáp ứng được đồng thời các yếu tố
đó. Có thể thấy, các cơ cấu dịch chuyển vẫn dao động xung quanh vị trí của nó ở
chế độ xác lập đồng thời góc lắc cáp nâng dao động với biên độ lớn. Điều này sẽ
dẫn đến việc không thể thực hiện việc xếp/dỡ hàng do góc lắc cáp nâng lớn gây ra
độ lệch vị trí hàng ở đích đến, hơn nữa nó có thể gây va đập với hàng hóa và thiết
bị lân cận nếu như không kiểm soát được góc lắc cáp nâng dẫn đến tai nạn và hư
hỏng trong quá trình làm hàng. Do vậy, cần trục container gắn trên tàu cần thiết
phải được trang bị hệ thống điều khiển để tạo ra các đáp ứng tốt góp phần nâng
cao hiệu suất làm hàng cũng như giảm được những tai nạn và hỏng hóc trong quá
trình làm việc của cần trục.
Hình 2.8. Dịch chuyển thân tàu theo phương thẳng đứng (không có điều khiển)
52
Hình 2.9. Góc lắc tàu (không có điều khiển)
2.6. Kết luận chương 2
Chương này đã thực hiện được các nội dung chính sau:
- Xây dựng được mô hình động lực học cần trục container đặt trên phao nổi là
mô hình phẳng, sáu bậc tự do, kể đến kích động của sóng biển, thay đổi tải trọng gió,
đàn hồi của cáp nâng.
- Xây dựng được phương trình vi phân chuyển động của hệ dựa trên phương trình
Lagrange loại hai. Hệ phương trình thu được gồm sáu phương trình vi phân phi tuyến
cấp hai. Đây là cơ sở để xây dựng các thuật toán điều khiển.
- Phân tích được các phương pháp tính toán số được sử dụng để giải trực tiếp
phương trình vi phân cấp hai, từ đó lựa chọn phương pháp Newmark để giải hệ
phương trình vi phân đã xây dựng.
- Sử dụng ngôn ngữ lập trình MATLAB®/Simulink® dựa trên phương pháp
Newmark để mô phỏng số các đáp ứng động lực học cần trục container đặt trên phao
nổi. Các kết quả tính toán chỉ ra các cơ cấu không được dẫn động chính xác, góc lắc
container và dao động container dọc theo cáp nâng lớn. Do đó, cần trục container cần
được trang bị hệ thống điều khiển với quy luật điều khiển tốt để đảm bảo quá trình làm
việc của cần trục an toàn và hiệu quả.
53
CHƯƠNG III. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN
Hệ thống điều khiển được thiết kế dựa trên thuật toán điều khiển bền vững
SOSMC. Bộ ước lượng mạng nơ ron (RBFN) được tích hợp vào hệ thống điều khiển để
ước lượng thông số và mô hình hệ thống. Bộ quan sát trạng thái được sử dụng để thay
thế các cảm biến trong việc đo các tín hiệu vận tốc sẽ góp phần giảm chi phí thiết kế
hệ thống. Tính bền vững của hệ thống điều khiển là khả năng đáp ứng được các thay
đổi của nhiễu ngoài và thay đổi của tham số hệ thống điều khiển điều.
3.1. Đặc điểm đối tượng điều khiển
3.1.1. Đặc điểm
Đối tượng điều khiển là cần trục gắn trên tàu được mô hình hóa như Hình 2.2,
đây là hệ hụt dẫn động với sáu tín hiệu cần điều khiển [ ]T
t m bx s y q
nhưng chỉ được dẫn động bởi hai tín hiệu điều khiển [ 0 0 0 0]T
t mu MU .
Đối tượng điều khiển là hệ hụt dẫn động nên việc điều khiển sẽ khó khăn hơn rất nhiều
so với điều khiển hệ đủ cơ cấu chấp hành. Với hai tín hiệu điều khiển T
t mu M phải
cùng lúc đảm bảo các yêu cầu điều khiển gồm kéo xe con đến vị trí yêu cầu t dx x ,
thay đổi chiều dài cáp nâng đến chiều dài mong muốn ứng với góc quay tời đến góc
quay tời mong muốn m md , nhưng đồng thời phải đảm bảo các tín hiệu phụ thuộc
gồm góc lắc container , độ dãn cáp nâng s , chuyển động của tàu theo phương thẳng
đứng y và góc lắc tàu b đạt đến giá trị mong muốn
0 0 0 0T T T
b d d d bds y s y . Việc thiếu cơ cấu chấp hành
sẽ là một khó khăn rất lớn đối với việc xây dựng hệ thống điều khiển vì một số tín hiệu
điều khiển không được điều khiển trực tiếp bởi cơ cấu chấp hành. Số lượng biến điều
khiển phụ thuộc càng lớn càng gây khó khăn cho việc điều khiển.
3.1.2. Tách hệ động lực
Có thể thấy, cần trục container gắn trên tàu (2.15) là hệ hụt dẫn động với sáu tín
hiệu ra [ ]T
t m bx s y q nhưng chỉ được dẫn động bởi hai tín hiệu điều
khiển [ 0 0 0 0]T
t mu MU . Nói cách khác, biến chủ động [ ]T
a t mx q
54
được dẫn động trực tiếp bằng lực điều khiển 1 [ ]T
t mu MU , trong khi biến bị động
[ ]T
u bs y q không được dẫn động trực tiếp bởi các cơ cấu chấp hành. Kết
hợp giữa biến chủ động và biến bị động, hệ động lực được phân tích thành hai hệ con
11 12 11 12 1 1a u a u M (q)q M (q)q C (q,q)q C (q,q)q G (q) U (q,q)
(3.1)
12 22 21 22 2 2a u a u M (q)q M (q)q C (q,q)q C (q,q)q G (q) W (3.2)
Trong đó, 2 2
11 R M (q) , 2 4
12 R M (q) , 4 2
21 R M (q) ,4 4
22 R M (q) là các ma trận
con của M(q) . 2 2
11 R C (q,q) , 2 4
12 R C (q,q) , 4 2
21 R C (q,q) , .4 4
22 R C (q,q). là các
ma trận con của C(q,q) . 2
1 RG (q) và 4
2 RG (q) là ma trận con của ma trận G(q) .
2 w w w[ 0 ]Tf F MW là véc tơ nhiễu sóng và gió tác động lên hệ. Các ma trận nói
trên được sắp xếp như sau:
11 12 11 12
21 22 21 22
,M (q) M (q) C (q,q) C (q,q)
M(q) C(q,q)M (q) M (q) C (q,q) C (q,q)
(3.3)
và
1 2 .G(q) G (q) G (q) (3.4)
3.2. Điều khiển trượt bậc hai
3.2.1. Thuật toán điều khiển
Thuật toán điều khiển trượt bậc hai (SOSMC) được xây dựng để đưa
[ ]T
a t mx q đến giá trị đặt T
ad d mdx q và đưa [ ]T
u bs y q đến giá
trị mong muốn 0 0 0 0T T
ud d d d bds y q . Thuật toán điều khiển
SOSMC đảm bảo hệ thống bền vững, bất chấp hệ chịu tác động của nhiễu và sự thay
đổi tham số. 22M (q) là ma trận xác định dương, do đó hệ con bị động (3.2) được biến
đổi thành:
1
22 2 21 21 22 2u a a u
q M (q) W M (q)q C (q,q)q C (q,q)q G (q) (3.5)
Thay phương trình (3.5) vào phương trình (3.1) ta được dạng đơn giản của hệ
tương đương:
55
1 2a a u M(q)q C (q,q)q C (q,q)q G(q) U (3.6)
Trong đó các thành phần của hệ tương đương được mô tả như sau:
1
12 22 21
1
1 11 12 22 21
1
2 12 12 22 22
1
1 12 22 2
11M(q) M (q) M (q)M (q)M (q)
C (q,q) C (q,q) M (q)M (q)C (q,q)
C (q,q) C (q,q) M (q)M (q)C (q,q)
G(q) G (q) M (q)M (q)G (q)
(3.7)
với tín hiệu vào tương đương U là sự tương tác giữa tín hiệu điều khiển 1U và kích
động sóng biển 2W được xác định bằng:
1
1 12 22 2
U U (q,q) M (q)M (q)W (3.8)
Chú ý rằng, M(q) là ma trận xác định dương. Xem aq là tín hiệu ra của hệ
thống, phương trình (3.6) được viết thành:
1 1
1 12 22 2 1 2a a u
q M (q) U (q,q) M (q)M (q)W C (q,q)q C (q,q)q G(q) (3.9)
Luật điều khiển được tạo ra 1U (q,q) với các tín hiệu hồi tiếp T
q q sẽ đưa
trạng thái của hệ a uq q q đến mặt trượt và đưa q đến vị trí mong muốn. Một
dạng mặt trượt chuyển mạch có dạng sau:
a a u s e βe ρe (3.10)
Trong đó, a a ad e q q và u u ud e q q là các véc tơ sai số;2s R ,
1 2diag( , ) β và 1 2
3 4
0 0
0 0
ρ là các ma trận tham số điều khiển. Với tác
động của luật điều khiển, quỹ đạo trạng thái q sẽ được đẩy đến vị trí trên mặt trượt và
được giữ ở trên mặt trượt mãi mãi. Để làm được điều đó, phương trình ổn định động
học của mặt trượt đóng-mở được xét đến
sgn( ) s βs K s 0 (3.11)
Trong đó, 1 2diag( , )K KK là một ma trận xác định dương. Thành phần s βs
đảm bảo ổn định số mũ, trong khi thành phần sgn( )K s duy trì tính bền vững của ổn
56
định mặt trượt.
Thay phương trình (3.9) và (3.10) vào phương trình (3.11) ta được thuật toán
SOSMC có dạng:
1
1 12 22 2 1 2
2 ( ) ( ) sgn( )
a u
T
a u a ad u ud
U (q,q) M (q)M (q)W C (q,q)q C (q,q)q G(q)
M(q) βq ρq β β q q βρ q q K s (3.12)
Ma trận hệ số điều khiển K được chọn bằng phép thử sai để chắc chắn rằng
giai đoạn tiến tới mặt trượt không quá dài trong khi hiện tượng rung (chattering) sẽ
giảm. Trong thực tế, hệ thống điều khiển không lắp đặt cảm biến để đo nhiễu động
bên ngoài. Không được cung cấp thông tin của nhiễu 2W , bộ điều khiển được đề
xuất vẫn làm việc tốt khi chịu tác động của nhiễu. Trong trường hợp này, thành
phần 1
12 22 2
M (q)M (q)W
có thể được loại bỏ và thuật toán điều khiển (3.12) sẽ được
đơn giản thành:
1
1 2
2 ( ) ( ) sgn( )T
a u a ad u ud
a u
U (q,q) M(q) βq ρq β β q q βρ q q K s
C (q,q)q C (q,q)q G(q) (3.13)
3.2.2. Phân tích ổn định
Ta phân tích ổn định của hệ (2.15) với sự dẫn động của bộ điều khiển SOSMC
(3.13). Xét hàm Lyapunov có dạng:
1
2
TV s M(q)s (3.14)
Đạo hàm hàm Lyapunov (3.14) theo thời gian, ta được:
1
2
TV s M(q)s (3.15)
Thay phương trình (3.9) vào đạo hàm của mặt trượt (3.10), ta được:
1 1
1 12 22 2 a u
s M (q) U (q,q) M (q)M (q)W f(q,q) βq ρq (3.16)
Thay luật điều khiển (3.13) vào phương trình (3.16) dẫn đến mặt trượt đóng-mở
sgn( ) s βs K s (3.17)
57
Thay phương trình (3.16) vào phương trình (3.14), ta được:
1
2
sgn( )
T
T T
V
s M q s
s M q βs s M q K s
(3.18)
Chú ý rằng M(q) , β và K là những ma trận xác định dương. Do đó, 0V
hoặc ( ) (0), 0V t V t dẫn đến ( )V t L . Điều này cho thấy rằng s bị chặn.
Vậy, mặt trượt ổn định tiệm cận, limt
s 0 .
3.3. Điều khiển trượt tích hợp bộ quan sát
Trong thực tế, không phải tất cả các biến trạng thái đều đo được để phản
hồi về hệ thống điều khiển. Khi đó, cần phải xây dựng một bộ ước lượng các
biến trạng thái để cung cấp thông tin về bộ điều khiển. Trong một số trường
hợp, có thể lấy đạo hàm của một biến trạng thái để tạo ra một biến khác. Điều
này sẽ làm cho độ chính xác của tín hiệu phản hồi không được cao và có sai số
lớn do ảnh hưởng của nhiễu. Lấy đạo hàm một biến trạng thái để tạo ra biến
trạng thái khác sẽ làm giảm tỷ số tín hiệu-nhiễu do thông thường nhiễu dao động
nhanh hơn tín hiệu. Sau một lần đạo hàm tỷ số tín hiệu-nhiễu có thể giảm vài
lần. Do đó, có thể sử dụng bộ ước lượng để ước lượng các biến trạng thái không
đo được mà không cần dùng đến phép đạo hàm. Bộ ước lượng đó được gọi là bộ
quan sát trạng thái hay nói ngắn gọn là bộ quan sát.
Bộ điều khiển trượt bậc hai tích hợp bộ quan sát được mô tả bằng sơ đồ khối
Hình 3.1. Ở đó, bộ ước lượng được sử dụng là bộ quan sát Luenberger dùng để
ước lượng các tín hiệu vận tốc thay cho việc đạo hàm số cũng như việc lắp các
cảm biến đo vận tốc dịch chuyển của các cơ cấu trong hệ thống. Tín hiệu ra của
hệ thống là các tín hiệu chuyển vị, các tín hiệu này sẽ được đưa về bộ điều khiển
để lấy tín hiệu so sánh với tín hiệu đặt. Tín hiệu vận tốc sẽ được ước lượng
thông qua bộ quan sát và đưa về bộ điều khiển. Tín hiệu vào bộ quan sát là các
tín hiệu ra chuyển vị của hệ thống và tín hiệu ra của bộ điều khiển. Sở dĩ bộ
quan sát cần đồng thời cả tín hiệu ra của hệ thống và tín hiệu ra của bộ điều
khiển là do yêu cầu độ chính xác của tín hiệu được ước lượng.
58
Hình 3.1. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển trượt bậc hai tích hợp bộ quan sát
3.3.1. Thuật toán điều khiển
Trong mô phỏng, tín hiệu phản hồi trạng thái gồm véc tơ tọa độ suy rộng
T
t m bx s y q
và đạo hàm của nó T
t m bx s y q .
Trong thực tế, hệ thống điều khiển sử dụng sáu cảm biến để đo sáu thành phần véc tơ
tín hiệu ra q , trong khi sáu thành phần của véc tơ phản hồi vận tốc q được xấp xỉ
bằng đạo hàm số hoặc bằng bộ quan sát trạng thái. Giảm số lượng các cảm biến làm
cho hệ thống điều khiển trở nên gọn nhẹ và giảm giá thành. Trong mục này, tác giả
thiết kế một bộ quan sát để ước lượng thành phần vận tốc nếu q được xem như tín
hiệu ra của hệ thống thì mô hình động lực học cần trục (2.15) có thể được viết lại dưới
dạng mô hình không gian trạng thái:
1 2x x (3.19)
2 1 2 2 1( , ) ( )
-1
1x M (x ) F C x x x G x (3.20)
Trong đó, 6
1 R x q và 6
2 R x q được định nghĩa như là trạng thái hệ thống.
Dựa trên dạng của mô hình động lực học (3.19) & (3.20) và tham khảo kết quả của
công trình nghiên cứu [30], tác giả xây dựng một bộ ước lượng Luenberger như sau:
Bộ điều
khiển trượt
tích hợp bộ
quan sát
Mô hình quy đổi
; ;
; ;
Mô hình động lực
cần trục
; ;
Bộ quan sát
Luenberger
Mặt
trượt
Tín hiệu đặt - +
Tín hiệu ra
Nhiễu sóng
biển W
Tải trọng
gió
59
1 2 1 1
ˆ ˆ ˆ( ) x x x x (3.21)
1 2
2 1 1 2 1 1 1ˆˆ ˆ, ( )v
x M (x ) F C(x σ (x )) G(x ) x x (3.22)
Trong đó, 1 2ˆ ˆ( , )x x là giá trị xấp xỉ của 1 2( , )x x . , , và là ma trận thông số bộ
quan sát. 6RV là véc tơ giới hạn của vận tốc x2, các yếu tố này phải thỏa mãn
( 1 6).i ix V i 2vσ (x ) là một hàm tới hạn được định nghĩa như sau:
2
khi
khi
khi
i i i
i i i ii
i i i
V x V
x V x V
V x V
vσ (x ) (3.23)
Do đó, tương ứng với tín hiệu vào ˆ ˆT
c
F F 0 và tín hiệu ra q của hệ thống
điều khiển, bộ quan sát Luenberger (3.21) & (3.22) được sử dụng để xấp xỉ ( , )q q
trong trường hợp q đo được và q không đo được. Tiếp đó, thông số trạng thái được
xấp xỉ 1 2
ˆ ˆˆ ˆ( , ) ( , )x x q q được hồi tiếp đến bộ điều khiển. Tương ứng với bộ quan sát
(3.21) & (3.22). Với bộ điều khiển SOSMC, bộ quan sát tích hợp vào bộ điều khiển
được định nghĩa như sau:
1 1 2 1
1 1 2 2 1 2 1
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆˆ ˆ ˆ, 2 ( ) ( ) sgn( )
ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ ˆ, ,
T
a u a ad u ud
a u
U (x x ) M(x ) βq ρq β β q q βρ q q K s
C (x x )q C (x x )q G(x )
(3.24)
và
ˆ ˆ ˆ ˆa a u s e βe ρe (3.25)
với ˆ ˆa a ad e q q và ˆ ˆ .u u ud e q q
3.3.2. Phân tích ổn định
Nghiên cứu của nhóm tác giả trong bài báo [30] chứng tỏ rằng bộ quan sát động
lực học (3.21) & (3.22) ổn định toàn cục theo số mũ sai số ước lượng và tốc độ hội tụ
phụ thuộc vào thông số thiết kế của bộ quan sát. Rõ ràng, với tác động của bộ quan sát
Luenberger đã đề xuất (3.21) & (3.22) tương ứng với luật điều khiển (3.24), thông số
trạng thái ước lượng ˆ ˆ( , )q q tiệm cận số mũ với giá trị thực, đó là:
60
tk e η η(0) (3.26)
Trong đó, 12
1 1 2 2ˆ ˆ( ) ( )
TR η x x x x là véc tơ sai số xấp xỉ và
12
1 1 2 2ˆ ˆ( ) ( )
TR η(0) x (0) x (0) x (0) x (0) là trạng thái ban đầu của nó, k và
là thông số được chọn tùy ý lớn hơn k. Lưu ý, trạng thái cải tiến của mô hình cần trục
container (2.15) cũng là bộ quan sát (3.21) & (3.22). Do đó, các điều kiện ban đầu của
mô hình động lực học và mô hình quan sát phải giống hệt nhau
1 2ˆ ˆ( , ) ( , )q(0) q(0) x (0) x (0) [30].
3.4. Điều khiển trượt tích hợp mạng nơ ron
Hình 3.2. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển trượt bậc hai tích hợp mạng nơ ron
3.4.1. Thuật toán điều khiển
Bộ điều khiển SOSMC (3.13) được sử dụng hiệu quả trong cả trường hợp không
biết chắc chắn thông số hệ thống. Mặc dù bộ điều khiển (3.13) giữ cho đáp ứng của hệ
thống nhất quán nhưng nó vẫn yêu cầu thông tin từ cấu trúc của đối tượng điều khiển.
Một bộ điều khiển thích nghi-bền vững trong đó bộ điều khiển không cần thiết phải
biết hầu hết các thành phần của đối tượng điều khiển là cần trục container gắn trên tàu
được đề xuất. Bộ ước lượng RBFN được thiết kế và tích hợp vào vòng lặp điều khiển
Bộ điều
khiển
NN-SOSMC
Mô hình quy đổi
; ;
; ;
Mô hình động lực
cần trục
; ;
Bộ xấp
xỉ mạng
nơ ron
Mặt
trượt
Tín hiệu đặt - +
Tín hiệu ra
Nhiễu sóng
biển W
Tải trọng
gió
61
để ước lượng cấu trúc của đối tượng điều khiển bao gồm M(q) , C(q,q) và G(q) . Khi
đó, thuật toán điều khiển SOSMC (3.13) được viết lại thành:
1
2 ( )
( ) sgn( )
T
a u a ad
u ud
βq ρq β β q qU (q,q) f(q,q) M(q)
βρ q q K s (3.27)
với
1 2a u f(q,q) C (q,q)q C (q,q)q G(q) (3.28)
trở thành hệ mô hình cần trục phi tuyến phức tạp.
Không biết thông tin mô hình hệ thống, bộ điều khiển bền vững (3.27) sẽ không
có thông tin của đối tượng điều khiển M(q) , C(q,q) và G(q) , khi đó các thành phần
của bộ điều khiển 1C (q,q) , 2C (q,q) ,G(q) là những đại lượng chưa biết. Điều đó có
thể dễ dàng nhận thấy từ mối quan hệ giữa các phương trình (3.3), (3.4) và (3.7).
Trong mạng RBFN, một cơ cấu thích nghi được xây dựng để ước lượng hàm ẩn (3.27)
của bộ điều khiển (3.28). Gọi 2ˆ Rf(q,q) là xấp xỉ phi tuyến của f(q,q) , thuật toán
điều khiển (3.27) được viết dưới dạng thích nghi như sau
1
2 ( )ˆ( ) sgn( )
T
a u a ad
u ud
βq ρq β β q qU (q,q) f(q,q) M(q)
βρ q q K s (3.29)
Trong đó, 1 2
ˆ ˆ ˆ ˆa u f(q,q) C (q,q)q C (q,q)q G(q)
là một véc tơ của hàm phi
tuyến, có thể được ước lượng.
3.4.2. Cấu trúc thích nghi
Cấu trúc thích nghi được sử dụng trong thiết kế thuật toán điều khiển gồm một
mạng nơ ron với một lớp tín hiệu vào, một lớp ẩn và một lớp tín hiệu ra (Hình 3.3).
Tín hiệu đưa vào cấu trúc thích nghi là một véc tơ sai số 3 2
s .T
a uc u R z e e e
Trong đó, z là véc tơ đầu vào mạng nơ ron gồm các thành phần là sai số khi so sánh tín
hiệu đặt và tín hiệu ra của hệ thống.
62
Hình 3.3. Cấu trúc thích nghi dùng mạng nơ ron
Mạng hàm hướng kính cơ bản Gauss được sử dụng để xấp xỉ mô hình con không
biết f(q,q) . Mô hình xác định f(q,q) được nhận dạng ngoại tuyến. Khi ước lượng mô
hình f(q,q) đủ chính xác, nó sẽ được thay vào cấu trúc của bộ điều khiển (3.29). Nhìn
chung, mạng RBF bao gồm một lớp tín hiệu vào, một lớp tín hiệu ẩn và một lớp tín
hiệu ra. Đầu vào của mạng nơ ron RBF được cho bởi:
3 2
s
T
a uc u R z e e e (3.30)
với 2( ) ( )T
uc d ds s R e và 2
s ( ) ( )T
u d b bdy y R e là các véc tơ
sai số từng phần của biến trạng thái bị động tương ứng với cần trục và tàu. Tín hiệu ra
xấp xỉ của mạng nơ ron f(z)được xác định bằng:
T f(z) W h(z) ε (3.31)
Trong đó, W là ma trận trọng số lý tưởng, h(z) là hàm kích hoạt, ε là sai số mô
hình mạng nơ ron, ta có:
2
2exp
2
z μh(z)
δ (3.32)
với ji μ là véc tơ trung tâm, j δ là véc tơ độ lệch chuẩn. Tiếp đó, tín
Lớp tín hiệu ra Lớp tín hiệu vào
Lớp ẩn
3 2
s
T
a uc u R z e e e
2
2exp
2
z μh(z)
δ
T f(z) W h(z) ε
ˆ ˆ Tf(z) W h(z)
63
hiệu ra của mạng RBFN là xấp xỉ f(z) được biểu thị bằng:
ˆ ˆ Tf(z) W h(z) (3.33)
Sai số mô hình ε là nhỏ, do đó, nó có thể được loại bỏ như được thấy trong
phương trình (3.33). Áp dụng ổn định Lyapunov, một cơ cấu xác định được đề
xuất để trực tiếp ước lượng thành phần phi mô hình f(z) bằng việc xấp xỉ ma
trận trọng số W như sau:
ˆ T W Γh(z)s (3.34)
với 1 2diag( , ,..., )m Γ là một ma trận chéo xác định dương của thông số
thích nghi. Thực tế, cơ cấu (3.40) trực tiếp xấp xỉ f(z) bằng việc xác định xấp xỉ
ma trận trọng số W và ánh xạ tín hiệu vào ở đó xấp xỉ cơ hệ f(z) là càng gần
càng tốt để xác định thành phần f(q,q) .
3.4.3. Phân tích ổn định
Ta phân tích ổn định của hệ (2.15) tích hợp cơ cấu thích nghi (3.29) với sự
dẫn động của bộ điều khiển RBFN. Xét hàm Lyapunov có dạng
11 1
trace( )2 2
T TV s M(q)s W Γ W (3.35)
Trong đó, ˆ W W W là sai số ma trận trọng số, và W là xấp xỉ của ma
trận trọng số.
Đạo hàm hàm Lyapunov (3.35) theo thời gian, ta được:
1 ˆtrace( )T TV s M(q)s W Γ W (3.36)
Thay phương trình (3.9) vào đạo hàm của mặt trượt (3.10), ta được:
1 1
1 12 22 2 a u
s M (q) U (q,q) M (q)M (q)W f(q,q) βq ρq (3.37)
Thay luật điều khiển (3.29) vào phương trình (3.36) dẫn đến mặt trượt đóng-mở
1 sgn( ) s βs M (q)f(q,q) K s (3.38)
với
64
ˆ ˆ ,T f f(q,q) f(q,q) W h(z) (3.39)
là sai số ước lượng của thành phần phi tuyến f(q,q) . Thay phương trình (3.37) vào
phương trình (3.35), ta được:
1
1
1
1
1 1 ˆtrace( )2 2
ˆsgn( ) trace( )
ˆsgn( ) trace( )
ˆsgn( ) trace( )
T T
T T T T
T T T T T
T T T T
V
s M(q)s W Γ W
s M(q)βs s M(q)K s s f(q,q) W Γ W
s M(q)βs s M(q)K s s W (q,q) W Γ W
s M(q)βs s M(q)K s W Γ W s h(z)
(3.40)
Thêm cơ cấu cập nhật (3.34) vào đạo hàm của hàm Lyapunov (3.36), ta được:
sgn( )T TV s M(q)βs s M(q)K s (3.41)
Chú ý rằng M(q) , β và K là những ma trận xác định dương. Do đó, 0V
hoặc ( ) (0), 0V t V t dẫn đến ( )V t L . Điều này cho thấy rằng cả s và W bị
chặn. Vậy, mặt trượt ổn định tiệm cận, limt
s 0 .
3.5. Mô phỏng
3.5.1. Các thông số đầu vào
Ta tiến hành mô phỏng số mô hình động lực cần trục (2.15) chịu tác động của
sóng biển (2.16), (2.17) và gió (2.18) dẫn động bằng bộ điều khiển (3.13) và bộ điều
khiển thích nghi bền vững (3.29). Trong khi đó, RBFN được áp dụng để xấp xỉ hệ
thống (3.32)÷(3.34). Dưới đây là các thông số được sử dụng trong mô phỏng đáp ứng
hệ thống gồm thông số hệ động lực, nhiễu, tham số của bộ điều khiển, cơ cấu thích
nghi, và thông số của bộ quan sát (Bảng 3.1). Các thông số hệ động lực, thông số sóng
biển kích động, thông số tải trọng gió được chọn theo các phân tích và lý giải chọn
thông số trong Bảng 2.1. Các tham số của bộ điều khiển SOSMC, NN-SOSMC và OB-
SOSMC được chọn bằng phương pháp thử sai.
Bảng 3.1. Các thông số mô phỏng
Hệ động lực Sóng biển
a2 = 32 m, 0 0 0N,w wa c 5
1 1 3.10 N,w wa b 5
1 1 6.10 Nm,w wc d
0.35rad/ s.F M
65
a3 = 12.5 m,
a4 = 12.5 m,
rm = 0.325 m,
l0 =15 m,
mb = 450000 kg,
mt =5900 kg,
mc = 24000 kg,
Jb = 571875000 kgm2,
Jm = 41700 kgm2,
k1 = 1250000 N/m,
k2 = 1250000 N/m,
k3 = 12000 N/m,
b1 = 200 Ns/m,
b2=200 Ns/m,
b3 = 220 Ns/m,
bt = 50 Ns/m,
g = 9.81m/s2,
bm = 70 Ns/m.
Tải trọng gió
0
31.22 , 7,1 1.1kg/m m/ , ,sWa C 0.85,rK
1.15,hK 0.9,wdK 1.05,gC 14,06cA m2.
Thuật toán điều khiển SOSMC
1 0.21 , 2 0.3 , 1 13 , 2 1 , 3 4 , 4 0.1 ,
1 2 2K K
Thuật toán điều khiển NN-SOSMC
1 0.2 , 2 0.4 , 1 13 , 2 1 , 3 4 , 4 0.1 ,
1 2 2K K , 12,i
1.5 1 0.5 0.1 0.5 1 1.5 0.5 1 1.5
0.1 1.5 1 0.5 0.1 0.5 1 1.5 0.5 1 1.5 ,
1.5 1 0.5 0.1 0.5 1 1.5 0.5 1 1.5
μ
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2δ .
Bộ quan sát
1ˆˆ (0) (0) 0 0 4 0 0 0
T
x q ,
2ˆˆ (0) (0) 0 0 0 0 0 0
T x q ,
1 1 0.1 0.5 0.5 0.5 ,T
v 5, 1, 1.
3.5.2. Kết quả mô phỏng
Khi tích hợp các thuật toán điều khiển đã được thiết kế vào hệ thống điều khiển,
bằng việc mô phỏng số sẽ cho ta các đáp ứng từ Hình 3.4 đến Hình 3.13. Để tăng
hiệu suất khai thác, việc nâng hạ container và dịch chuyển xe con sẽ được mô phỏng
thực hiện đồng thời. Với tín hiệu vào là lực đẩy xe con tu (Hình 3.4) và mô men quay
tời mM (Hình 3.6), xe con dịch chuyển đến vị trí 8 m so với vị trí ban đầu (Hình 3.5),
tương ứng, container được nâng lên từ vị trí cáp nâng dài 15 m đến vị trí cáp nâng dài
7 m (Hình 3.7). Như đã thấy trên các hình Hình 3.5 và Hình 3.7 cả dịch chuyển xe con
và chuyển động của tời tiệm cận với giá trị đặt của nó trong khi góc lắc cáp nâng nhỏ.
66
Góc lắc cáp nâng (Hình 3.8) và dao động dọc cáp nâng (Hình 3.9) hầu như không đáng
kể ở đích đến của container mặc dù chuyển động của hệ là đáng kể.
Hình 3.4. Lực đẩy xe con
Hình 3.5. Vị trí xe con
Hình 3.6. Mô men quay tời
67
Hình 3.7. Chiều dài cáp nâng
Trên Hình 3.8, ta có thể dễ dàng nhận thấy đáp ứng góc lắc cáp nâng đối với
thuật toán điều khiển OB-SOSMC đạt đến trạng thái xác lập sớm hơn so với hai thuật
toán điều khiển SOSMC và NN-SOSMC. Tuy nhiên, khi đạt đến trạng thái xác lập,
góc lắc cáp nâng đối với việc sử dụng thuật toán điều khiển OB-SOSMC không bị triệt
tiêu mà tiếp tục dao động với biên độ nhỏ. Ở giai đoạn quá độ, góc lắc lớn nhất đối với
3 thuật toán điều khiển gần như bằng nhau, với thuật toán điều khiển NN-SOSMC thì
θmax=2,7°, trong khi đó góc lắc cực đại đối với hai thuật toán điều khiển SOSMC và
OB-SOSMC θmax=2,8°. Đối với dao động dọc theo cáp nâng của container, ở giai đoạn
quá độ, biên độ dao động lớn nhất đối với thuật toán điều khiển SOSMC và OB-
SOSMC là giống nhau smax= 0,18 m, trong khi đó với thuật toán điều khiển NN-
SOSMC thì biên độ dao động lớn nhất của container dọc theo cáp nâng là smax= 0,22
m. Như vậy, biên độ dao động cực đại của cáp nâng và dao động dọc cáp nâng của
container đối với thuật toán NN-SOSMC so với hai thuật toán còn lại có độ lệch nhất
định. Tuy nhiên, khi ở trạng thái xác lập thì các thuật toán điều khiển này cho các đáp
ứng điều khiển tương đương nhau và đều tiệm cận với giá trị đặt. So với trường hợp
không có điều khiển, đáp ứng vị trí xe con đối với cả ba thuật toán được đề xuất đã
được cải thiện rõ rệt về thời gian tăng và khả năng bám quỹ đạo đặt. Khi không có
điều khiển, xe con mất 30 giây để tiến đến giá trị yêu cầu trong khi các thuật toán điều
khiển chỉ mất khoảng 15 giây để tiến đến giá trị đặt. Điều đó chứng tỏ hiệu quả của
các thuật toán điều khiển trong việc dẫn động xe con.
68
Hình 3.8. Góc lắc cáp nâng
Hình 3.9. Dao động container dọc theo cáp nâng
Tác động của sóng lên thân tàu sẽ gây ra dao động nghiêng và chúi thân tàu trong
Hình 3.10 & Hình 3.11. Các dao động này chỉ thoáng qua được kích thích bởi chu kỳ
dao động với 2 tần số: Dao động riêng của hệ cần trục-tàu và dao động cưỡng bức của
sóng biển. Mục đích chính của bộ điều khiển được đề xuất là ổn định tiệm cận với tín
hiệu đặt để dịch chuyển container tới vị trí yêu cầu và giữ cho góc lắc và dao động dọc
cáp của container nhỏ. Các thuật toán điều khiển này không thể hoàn toàn dập tắt được
dao động thân tàu do kích động của sóng biển. Tuy nhiên, chúng gián tiếp góp phần
vào việc ổn định biên của tàu nếu cần trục container ổn định tiệm cận. So với trường
hợp hệ thống chưa được tích hợp các thuật toán điều khiển, dao động thân tàu dao
động ổn định hơn thể hiện ở việc chu kỳ dao động của thân tàu có xu hướng tăng lên.
Đối với dao động nghiêng thân tàu, chu kỳ dao động tăng từ 8 giây lên 10 giây, và với
69
dịch chuyển thân tàu theo phương thẳng đứng thì chu kỳ đao dộng của nó tăng từ 10
giây lên 12 giây. Như vậy, có thể khẳng định, khi trang bị hệ thống điều khiển với các
thuật toán điều khiển đã được đề xuất sẽ góp phần tăng chất lượng các đáp ứng trong
quá trình điều khiển cần trục.
Hình 3.10. Dao động nghiêng của thân tàu
Hình 3.11. Dao động chúi của thân tàu
Mô hình động lực học 1 2( , ) ( , ) ( , )f ff q q q q q q biểu thị trong Hình 3.12 và
Hình 3.13 được ước lượng bằng bộ xấp xỉ RBFN (3.32) ÷ (3.34). Giá trị ước lượng của
hệ động học 1 2ˆ ˆˆ f f
f(z) (z) (z) được mô tả trong Hình 3.13. Thông tin chính xác
của mô hình là không có ý nghĩa bởi vì cơ cấu thích nghi (3.32) ÷ (3.34) không nhắm
đến xác định giá trị đúng của mô hình toán. Như trong Phần 3.4.1, bộ ước lượng mạng
nơ ron (3.32) ÷ (3.34) kết hợp với bộ điều khiển NN-SOSMC (3.29) dùng để ổn định
70
tín hiệu ra của hệ thống. Với nhiều giá trị được xấp xỉ 1 2ˆ ˆˆ f f
f(z) (z) (z) làm cho
hệ thống ổn định. Do đó, bộ ước lượng không cần thiết nhận dạng đúng của mô hình
hệ thống.
Hình 3.12. Phần tử của cơ hệ tương đương (NN-SOSMC)
Hình 3.13. Ước lượng thông số hệ tương đương (NN-SOSMC)
3.5.3. Tính bền vững của hệ thống điều khiển
Trong quá trình khai thác cần trục có rất nhiều yếu tố thay đổi tác động lên hệ
thống, có thể kể đến: nhiễu ngoài tác động, khối lượng tàu thay đổi, khối lượng hàng
thay đổi. Sóng và gió là nhiễu ngoài tác động phụ thuộc vào khu vực địa lý và thời tiết.
Theo tính toán, tàu MH-A1-250 với sức chở tối đa 252 TEU thì tải trọng toàn tàu sẽ
dao động từ 2.800 tấn (tàu chạy ballast) đến 4.500 tấn (tàu chạy đầy hàng) [1]. Theo
71
tiêu chuẩn EURO thì container loại 20 feet có khối lượng lớn nhất là 24 tấn, container
40 feet có khối lượng lớn nhất là 30,48 tấn [1]. Như vậy, nhiễu và thông số hệ thống
thay đổi liên tục trong quá trình khai thác cần trục container. Để xem xét tính bền vững
của hệ thống điều khiển, đề tài sẽ mô phỏng xem xét đáp ứng của hệ thống cho hai
trường hợp sau đây:
Trường hợp 1: Thay đổi tần số sóng kích động 0,2F M rad/s, khối lượng
tàu 2.800.000 kg. Sử dụng container 20 feet với diện tích chắn gió 14,06CA m2, tốc
độ gió 0 5, /s2m (ứng với cấp gió Bô-pho cấp 3), khối lượng hàng 24.000 kg.
Trường hợp 2: Thay đổi tần số sóng kích động 0,5F M rad/s, khối lượng
tàu 4.500.000 kg. Sử dụng container 40 feet với diện tích chắn gió 28,7CA m2, tốc
độ gió 0 8, /s8m (ứng với cấp gió Bô-pho cấp 5), khối lượng hàng 30.480 kg.
Khi nhiễu và thông số hệ thống thay đổi, hệ thống điều khiển vẫn đảm bảo ổn
định với dải thay đổi lớn. Các đáp ứng của hệ thống vẫn đạt được các yêu cầu trong
quá trình làm việc. Cơ cấu dẫn động vẫn đưa container đến vị trí yêu cầu một cách
chính xác. Vị trí xe con (Hình 3.14) và chiều dài cáp nâng (Hình 3.14) trong hai
trường hợp đề xuất đều đạt được giá trị yêu cầu, không tồn tại độ quá điều chỉnh và sai
số xác lập rất nhỏ. Góc lắc cáp nâng (Hình 3.16) và dao động container dọc theo cáp
nâng (Hình 3.17) được giữ nhỏ ở giai đoạn chuyển tiếp và triệt tiêu ở đích đến. Chức
năng chính của hệ thống điều khiển là dẫn động các cơ dịch chuyển đến vị trí yêu cầu.
Tuy nhiên, tính bền vững của hệ thống điều khiển được thể hiện rất rõ ở việc khối
lượng hàng và khối lượng tàu thay đổi lớn nhưng dao động nghiêng thân tàu (Hình
3.18) và dao động chúi thân tàu (Hình 3.19) vẫn giữ ổn định biên. Như vậy, khi thay
đổi các thông số của nhiễu, thông số hệ thống, hệ thống điều khiển vẫn đảm bảo được
sự ổn định trong quá trình làm việc. Điều này rất quan trọng vì trong quá trình làm
việc ngoài thực tế, các yếu tố nhiễu và thông số hệ thống thay đổi liên tục với dải thay
đổi rộng. Khi làm việc ở chế độ tự động, hệ thống điều khiển phải thích nghi được với
những thay đổi đó. Với đặc điểm bền vững của hệ thống điều khiển dựa trên thuật toán
điều khiển SOSMC cũng như phiên bản tích hợp NN-SOSMC và OB-SOSMC sẽ tăng
hiệu quả và tính ổn định hệ thống so với các thuật toán điều khiển truyền thống.
72
Hình 3.14. Vị trí xe con (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
Hình 3.15. Chiều dài cáp nâng (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
Hình 3.16. Góc lắc cáp nâng (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
73
Hình 3.17. Dao động container dọc theo cáp nâng (thử tính bền vững của hệ thống điều
khiển)
Hình 3.18. Dao động nghiêng thân tàu (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
Hình 3.19. Dao động chúi thân tàu (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
74
3.6. Kết luận chương 3
Chương 3 đã thực hiện được các nội dung chính sau:
- Xây dựng được ba thuật toán điều khiển phi tuyến bền vững cho cần trục
container đặt trên phao nổi dựa trên mô hình toán ở Chương 2, gồm: thuật toán điều
khiển trượt bậc hai (SOSMC), thuật toán điều khiển trượt bậc hai tích hợp mạng nơ
ron (NN-SOSMC), thuật toán điều khiển trượt tích hợp bộ quan sát (OB-SOSMC).
Các thuật toán điều khiển được xây dựng có sự kế thừa và bổ sung cho nhau. Cả thuật
toán điều khiển trượt thông thường và thuật toán điều khiển trượt bậc hai đều bảo đảm
tính bền vững khi hệ chịu tác động của nhiễu và sự thay đổi tham số. Tuy nhiên, bộ
điều khiển trượt bậc hai còn góp phần giảm hiện tượng rung (chattering) khi đưa hệ
thống tiến về mặt trượt do tín hiệu tạo ra từ bộ điều khiển trượt là hàm không liên tục.
- Các thuật toán điều khiển được mô phỏng để tính toán các đáp ứng dựa trên
ngôn ngữ lập trình MATLAB®/Simulink®. Các kết quả mô phỏng chỉ ra rằng hệ thống
điều khiển bền vững với sự thay đổi của nhiễu và thay đổi thông số hệ thống. Góc lắc
hàng trong quá trình làm việc luôn được giữ ở mức nhỏ ở giai đoạn chuyển tiếp
θmax=2,8°, không tồn độ quá điều chỉnh và sai số xác lập.
75
CHƯƠNG IV. THỰC NGHIỆM
Mô hình thực nghiệm cần trục được xây dựng dựa trên cải tiến mô hình cần trục
3D của công ty INTECO, bổ sung thêm đế kích động để tạo dao động giống với dao
động của sóng tác động lên tàu khi làm việc ngoài biển. Kết quả thực nghiệm sẽ chứng
minh sự tương đồng về quy luật giữa mô phỏng và thực nghiệm. Hệ thống điều khiển
thể hiện tính bền vững với sự thay đổi của nhiễu và thông số hệ thống.
4.1. Mô hình thực nghiệm
4.1.1. Xây dựng mô hình thực nghiệm
Hệ thống cần trục container được thiết kế với chiều cao 1 m, chiều rộng 1 m,
chiều dài 1.6 m, cho phép nâng hạ và chuyển tải với tải trọng hàng tối đa là 20 kg.
Xe con được dẫn động bởi động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha dịch
chuyển trên dầm chính của cần trục container. Dầm chính được dẫn động bởi động
cơ xoay chiều ba pha để thay đổi vị trí làm hàng của cần trục container và động cơ
điện một chiều dẫn động quay tời để thay đổi chiều dài cáp nâng. Cũng giống như
bài toán mô phỏng, quá trình thực nghiệm cả ba cơ cấu này sẽ được thực hiện
đồng thời để nâng cao hiệu quả và giảm thời gian làm hàng. Mô hình hệ thống cần
trục container trong phòng thí nghiệm được mô tả trong Hình 4.1. Dưới tác động
của đế kích động, cần trục sẽ liên tục dao động. Cần trục sẽ rung lắc và mất ổn
định nếu các cơ cấu không được điều khiển chính xác. Bộ điều khiển sẽ phải đáp
ứng được các yêu cầu điều khiển và phải giữ cho hệ thống ổn định trong suốt quá
trình cần trục container làm việc.
Đế kích động bản chất là robot song song sáu bậc tự do, tạo chuyển động theo
sáu phương khác nhau gồm ba phương tịnh tiến theo trục (Ox, Oy, Oz) và ba góc quay
(roll, pich, yaw) (Hình 4.3). Đế kích động đã được chế tạo và đưa vào thực nghiệm
như mô tả trên Hình 4.2. Đế Gough-Stewart được điều khiển bởi Kit chính Arduino
MEGA 2560 và sáu Kit phụ Arduino UNO. Các Kit phụ có vai trò điều khiển chuyển
động của từng khớp thông qua điều khiển tốc độ và chiều quay các động cơ điện một
chiều tại mỗi trục nâng. Kit chính truyền dữ liệu của các biến khớp theo thời gian thực
tới các Kit phụ để phối hợp chuyển động của chúng thông qua giao thức I2C. Các Kit
Ardruino là board mạch tích hợp vi xử lý, nhằm xây dựng các ứng dụng tương tác với
nhau hoặc với môi trường được thuận lợi hơn.
76
Hình 4.1. Hệ thống cần trục container trong phòng thí nghiệm
Hình 4.2. Đế kích động Gough-Stewart
tạo dao động sóng
Hình 4.3. Dịch chuyển của đế kích động
trong không gian 3 chiều
Như vậy, hệ thống có năm tín hiệu ra cần được điều khiển gồm chuyển vị dầm
chính, chuyển động của xe con, chiều dài cáp nâng hàng, và hai góc lắc hàng theo hai
phương. Trong khi đó, chỉ có ba tín hiệu điều khiển gồm lực kéo (mô men) của ba
động cơ dẫn động xe con, dẫn động dầm chính, và nâng/hạ container. Mặt khác, điều
Trục
nâng
Đế kích
động
Kit phụ
Arduino
UNO
Cần trục container
Xe con
Dầm chính
PC
Tủ điều khiển
cần trục
Mã hàng
Quạt
Đế kích động sáu
bậc tự do
Tủ điều khiển
đế kích động
Vi điều khiển NI
MyRIO-1900
77
kiện làm việc của cần trục container ở ngoài khơi rất phức tạp: cần trục container còn
chịu kích động của sóng biển, gió, và khởi động cùng lúc ba cơ cấu. Điều khiển một hệ
thống với điều kiện làm việc phức tạp như trên, đồng thời, số tín hiệu điều khiển nhỏ
hơn số tín hiệu ra thường gặp nhiều thách thức và khó hơn nhiều so với hệ đủ cơ cấu
chấp hành.
4.1.2. Các lưu ý
Khi xây dựng mô hình thực nghiệm cần trục cần có tính tương đồng với đối
tượng thực càng nhiều càng tốt. Tuy nhiên, mô hình này vẫn còn một số điểm khác
biệt, một số giả thiết cần được kể đến khi xây dựng mô hình và tiến hành thực nghiệm.
Sự khác biệt và các giả thiết đưa vào khi thiết kế mô hình cần trục về cơ bản không
ảnh hưởng đến tính trung thực của kết quả thực nghiệm và mục đích của bài toán đặt
ra. Các giả thiết đó bao gồm:
Hệ cần trục-đế kích động sẽ dao động với cùng tần số ngay cả ở giai đoạn chuyển
tiếp và sẽ tiếp tục ở giai đoạn ổn định do liên kết cứng giữa đế kích động và cần trục.
Trong thực tế, ở giai đoạn chuyển tiếp, hệ tàu-cần trục sẽ dao động với hai tần số là tần
số riêng của tàu và tần số dao động cưỡng bức của sóng. Sau đó, ở giai đoạn xác lập
ổn định, hệ tàu-cần trục mới dao động với cùng tần số so với tần số dao động của sóng
biển. Tuy nhiên, mục tiêu của bài toán điều khiển cần trục là dẫn động xe con và hàng
đến vị trí mong muốn đồng thời giữ cho góc lắc hàng nhỏ trong suốt quá trình làm việc
nên yếu tố này về cơ bản không ảnh hưởng đến kết quả thực nghiệm. Vì trong bài toán
thiết kế thuật toán điều khiển thì yếu tố kích động của sóng được xem là nhiễu ngoài
tác động.
Biên độ của đế kích động thay đổi tuần hoàn với một vài tần số được lựa chọn
tương đương với tần số dao động của sóng biển, có thể thay đổi tần số và biên độ kích
động phù hợp với các cấp sóng khác nhau và có thể đại diện cho kích động sóng biển
ngoài thực tế.
Chưa tính đến đàn hồi của cáp nâng vì sự thay đổi chiều dài cáp nâng khi thực
hiện trong phòng thí nghiệm là nhỏ. Yếu tố này có kể đến đối với mô hình thực tế vì
chiều dài cáp nâng trong thực tế thay đổi lớn và đã được đề cập trong thiết kế các thuật
toán điều khiển.
Mô hình thực nghiệm được xây dựng là mô hình có khả nặng thực hiện chuyển
động trong không gian ba chiều (3D). Thực nghiệm chuyển động trong không gian hai
78
chiều (2D) để phù hợp với mô phỏng hoàn toàn có thể thực hiện được với việc dầm
chính không chuyển động. Mặt khác, đế kích động có thể tạo dao động với sáu bậc tự
do, việc tạo ra dao động theo hai bậc tự do (heave, roll) hoàn toàn có thể thực hiện
được. Các kích thước hình học của cần trục không ảnh hưởng lớn đến kết quả thử
nghiệm vì bản chất của việc thử nghiệm là thử đáp ứng của các thuật toán điều khiển.
Thực tế cho thấy, trong các nghiên cứu về điều khiển cần trục, mô hình cần trục 3D
của hãng INTECO có thể được sử dụng để thử nghiệm thuật toán điều khiển cho các
loại cần trục khác nhau gồm cầu trục, cổng trục và cần trục container. Ngoài ra, thử
nghiệm hệ thống điều khiển trên mô hình là bước trung gian trước khi thử nghiệm
trong thực tế. Với các luận điểm trên, mô hình cần trục Hình 4.1 hoàn toàn đáp ứng
được các yêu cầu thử nghiệm đối với bài toán điều khiển cần trục container đặt trên
phao nổi.
4.2. Hệ thống điều khiển
4.2.1. Tổng quan về hệ thống
Mô hình cần trục container trong phòng thí nghiệm được thể hiện chi tiết trong
sơ đồ Hình 4.4, hệ thống gồm hai phần là cần trục container và đế kích động, các thiết
bị vật tư dùng để chế tạo mô hình cần trục container trong phòng thí nghiệm được liệt
kê trong Bảng 4.1.
Cần trục container được trang bị ba động cơ điện, trong đó hai động cơ điện xoay
chiều không đồng bộ ba pha sử dụng để dẫn động xe con và dẫn động dầm chính, một
động cơ điện một chiều sử dụng để quay tời với mục đích thay đổi chiều dài cáp nâng.
Sở dĩ đề tài này sử dụng đồng thời cả động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha
và động cơ điện một chiều là vì có thể kết hợp đồng thời hai phương pháp điều khiển
tốc độ động cơ là điều khiển bằng biến tần đối với động cơ điện xoay chiều không
đồng bộ ba pha và điều khiển tốc độ động cơ điện một chiều bằng PWM. Ngoài ra,
như đã đề cập thì việc sử dụng động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha có ưu
điểm là gần với thực tế hơn vì trong thực tế việc dẫn động các cơ cấu của cần trục
hoàn toàn sử dụng động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha. Dưới các yêu cầu
điều khiển, bộ điều khiển đã được thiết kế sẽ đưa ra các tín hiệu để điều khiển hai động
cơ xoay chiều ba pha dùng để dẫn động xe con và dẫn động cần trục và một động cơ
điện một chiều để nâng/hạ hàng tiến tới giá trị yêu cầu đồng thời giữ cho góc lắc hàng
79
nhỏ trong quá trình làm việc của cần trục. Các tín hiệu ra sẽ được đo bởi các cảm biến
và được phản hồi về bộ điều khiển dưới dạng các chuyển vị. Các tín hiệu vận tốc sẽ
được xử lý thông qua việc đạo hàm số, bộ quan sát và bộ lọc tần số thấp.
Đế kích động là một robot song song sáu bậc tự do được dùng để tạo kích động
như kích động sóng tác động lên thân tàu khi tàu làm việc ngoài biển. Với yêu cầu là
các cấp sóng khác nhau dưới tác động của hệ thống điều khiển mạch hở, đế kích động
sẽ dịch chuyển và tạo ra kích động ứng với từng cấp sóng đưa vào bộ điều khiển. Các
dữ liệu về cấp sóng này là dữ liệu ngẫu nhiên để đảm bảo tính tương đồng giữa mô
hình thực nghiệm trong phòng thí nghiệm và mô hình thực tế.
Dưới tác động của đế kích động, cần trục container sẽ làm việc khó khăn hơn.
Nếu không có chiến lược điều khiển tốt thì cần trục sẽ không thể thực hiện tốt các
chức năng của mình, điều đó sẽ ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng làm việc và an toàn
khi khai thác cần trục. Việc mô tả chi tiết các phần tử trong hệ thống bao gồm cả phần
cứng và phần mềm sẽ được trình bày ở các phần tiếp theo.
Các thiết bị vật tư phục vụ thiết kế mô hình cần trục container
STT Danh mục vật tư, thiết bị Số lượng
1 Động cơ xoay chiều ba pha 02
2 Động cơ điện một chiều 24V 01
3 Cảm biến quang 200 xung 05
4 Biến tần Mitsubishi FREQROL-S500 02
5 Mạch cầu MB02A 01
6 Kit vi điều khiển NI-MyRIO 1900 01
7 Hệ robot Gough-Stewart 6 bậc tự do 01
8 Kit vi điều khiển Arduino MEGA 2560 01
9 Kit vi điều khiển Arduino UNO R3 06
10 Trục nâng hành trình 150 mm 06
11 Các linh kiện điện tử, vật tư, vật liệu cơ khí -
80
Hình 4.4. Sơ đồ khối hệ thống thực nghiệm
Động cơ xoay chiểu 3 pha
dẫn động xe con
Động cơ một chiều nâng
hạ tải
Động cơ xoay chiểu 3 pha
dẫn động cần trục
Cần trục container
Các encoders
Tín
hiệu
đặt
Đế kích động
Xử lý tín hiệu (đạo hàm số, bộ lọc tần số thấp)
θ
Đơn nguyên điều khiển đế kích động (1) Phần cứng: + Kit Master Arduino MEGA 2560 và 6 Kit Slave Arduino UNO + Máy tính (2) Phần mềm: + Phần mềm mã nguồn mở IDE Arduino
Trục nâng
Cấp
sóng
yêu
cầu
Đơn nguyên điều khiển cần trục (1) Phần cứng: + Biến tần để điều khiển 2 động cơ xoay chiều 3 pha + Mạch cầu H + Kit vi điều khiển của hãng NI (MyRIO-1900) gồm mạch (card) giao tiếp và vi xử lý + Máy tính (2) Phần mềm: + Thuật toán điều khiển + MATLAB /Simulink /Labview
Tín
hiệu
ra xd
ld
θd=0
81
4.2.2. Các thành phần của hệ thống điều khiển cần trục
Hệ thống điều khiển cần trục gồm có: cảm biến, động cơ điện, vi điều khiển
và biến tần.
a. Cảm biến (Encoder)
Các cảm biến dùng để đo các tín hiệu phản hồi về bộ điều khiển. Đề tài sử
dụng năm cảm biến quang, độ phân giải 200 xung/vòng, kết hợp với bộ giải mã bốn
sườn xung (QEP) của vi điều khiển, độ phân giải có thể lên tới 800 xung/vòng.
Trong đó, hai cảm biến được sử dụng để đo dịch chuyển của xe con và dịch chuyển
của dầm chính theo các phương Ox và Oy, hai cảm biến được sử dụng để đo dao
động góc của cáp nâng theo các phương, và một cảm biến được sử dụng để đo số
vòng quay của tời quay. Khi trục của cảm biến quay, trên đĩa quang có khoét lỗ cho
phép ánh sáng truyền qua theo các cách mã hóa khác nhau, số xung sẽ được đếm
theo thời gian từ đó đếm được số vòng trên một đơn vị thời gian. Dựa vào chu vi
đĩa dịch chuyển gắn vào trục cảm biến sẽ tính được dịch chuyển của xe con và dầm
theo thời gian. Đối với cảm biến đo góc lắc, từ chu kỳ đo được khi cảm biến quay
ta có thể dễ dàng chuyển nó thành tín hiệu góc lắc theo thời gian thông qua dịch
chuyển các thanh gắn trực tiếp vào cáp nâng và cảm biến. Các cảm biến được cấp
nguồn một chiều có hiệu điện thế 5V, các tín hiệu xung và tín hiệu chiều quay sẽ
được đưa về vi điều khiển để xử lý tín hiệu cũng như khử nhiễu đã được lập trình
trên vi điều khiển. Các tín hiệu được cảm biến đo được là các tín hiệu chuyển vị.
Tuy nhiên, bộ điều khiển cần tín hiệu hồi tiếp gồm cả tín hiệu chuyển vị và tín hiệu
vận tốc, từ các tín hiệu chuyển vị có được thông qua các cảm biến chúng sẽ được
xử lý để lấy tín hiệu vận tốc thông qua việc đạo hàm số, bộ quan sát và khử nhiễu
trong cảm biến bằng bộ lọc tần số thấp (low-pass filter). Trong Chương 3, luận án
đã đề xuất bộ quan sát tích hợp vào thuật toán điều khiển SOSMC để tiến hành
khảo sát và so sánh chất lượng các đáp ứng. Kết quả chỉ ra rằng thuật toán điều
khiển SOSMC tích hợp bộ quan sát làm việc tốt với các yêu cầu điều khiển. Do
vậy, trong phần thực nghiệm này, tác giả sẽ tích hợp bộ quan sát vào các thuật toán
điều khiển, từ đó sẽ giảm giá thành chế tạo hệ thống khi bộ quan sát thay thế được
các cảm biến đo vận tốc.
82
b. Động cơ điện
Động cơ điện được sử dụng để dẫn động các cơ cấu hệ thống cần trục container
gồm: hai động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha 3P-220VAC-50Hz-60W, có
kèm hộp giảm tốc 280 vòng/phút; một động cơ điện một chiều có hộp giảm tốc. Động
cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha được điều khiển tốc độ bằng biến tần, động
cơ điện một chiều được điều khiển tốc độ bằng điều biến độ rộng xung PWM. Hai
động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha được sử dụng để dẫn động xe con và
dầm chính cần trục container, động cơ điện một chiều được dùng để quay tời thay đổi
chiều dài cáp nâng.
Thông số các động cơ điện
Điện áp sử
dụng
Công suất định
mức
Vòng quay định
mức
Tỷ số truyền
hộp giảm tốc
Tốc độ định
mức ở trục ra
Động cơ điện xoay chiều không đồng bộ ba pha
220 V 60 W 1800 v/ph 1:20 90 v/ph
Động cơ điện một chiều
24 V 17 W 9000 v/ph 1:180 50 v/ph
c. Vi điều khiển
Phần cứng điều khiển cần trục bao gồm một Kit vi điều khiển nhúng MyRIO-
1900 của hãng National Instrument (NI), hai biến tần Mitsubishi FREQROL-S500
điều khiển tốc độ hai động cơ xoay chiều không đồng bộ ba pha và một mạch PWM để
điều khiển tốc độ động cơ một chiều. Phần cứng điều khiển đế kích động gồm một Kit
chính Arduino MEGA 2560 và sáu Kit phụ Arduino UNO MEGA 2560.
Hệ thống nhúng MyRIO-1900 tích hợp vi điều khiển là sản phẩm của hãng NI,
ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Điện tử, Cơ điện tử, Điều khiển-Tự động hoá, Hệ
thống nhúng, lập trình FPGA & Real-time. Kit này được thiết kế trên dòng vi xử lý
ARM Cortex-A9 và Xilinx FPGA. Kit hỗ trợ nhiều ngoại vi khác nhau như:
- 10 đầu vào tương tự, 6 đầu ra tương tự;
83
- 40 đầu vào ra số, đều có thể cấu hình là chân ngắt ngoài;
- 4 bộ giải mã 4 sườn xung;
- 8 kênh PWM;
- Truyền thông UART, I2C, SPI.
Bên cạnh đó, Kit còn hỗ trợ truyền thông không dây qua wifi, phù hợp với các
ứng dụng nhúng không dây. Sơ đồ các chân ngoại vi và chức năng được mô tả chi tiết
như trong Hình 4.5.
Hình 4.5. Sơ đồ các chân ngoại vi và chức năng Kit MyRIO-1900
Các ngoại vi của vi điều khiển được sử dụng trong ứng dụng điều khiển cần trục
container gồm: bốn bộ giải mã sườn xung (QEP) để đọc tín hiệu từ các cảm biến đo vị
trí xe con và góc lắc cáp nâng; một ngắt ngoài để đo tín hiệu cảm biến đo góc quay của
tời, 3 kênh PWM; ba kênh đầu ra số để cấp tín hiệu điều khiển cho mạch động lực. Chi
tiết đấu nối các đường tín hiệu với các chân của vi điều khiển được thể hiện trong
Bảng 4.3.
Chi tiết đấu nối các đường tín hiệu với các chân của vi điều khiển
Chân vi điều
khiển Tín hiệu Chức năng
C/DIO0 X/A Kênh A của cảm biến dịch chuyển trục X
C/DIO2 X/B Kênh B của cảm biến dịch chuyển trục X
C/DIO4 Y/A Kênh A của cảm biến dịch chuyển trục Y
C/DIO6 Y/B Kênh B của cảm biến dịch chuyển trục Y
84
Chân vi điều
khiển Tín hiệu Chức năng
A/DIO11 DX/A Kênh A của cảm biến góc lắc trục X
A/DIO12 DX/B Kênh B của cảm biến góc lắc trục X
B/DIO11 DY/A Kênh A của cảm biến góc lắc trục Y
B/DIO12 DY/B Kênh B của cảm biến góc lắc trục Y
A/DIO0 (Interrupt) Z/A Kênh A của cảm biến góc quay tời
A/DIO11 Z/B Kênh B của cảm biến góc quay tời
A/PWM0 PWM X Tín hiệu điều khiển tốc độ động cơ trục X
A/PWM1 PWM Y Tín hiệu điều khiển tốc độ động cơ trục Y
A/PWM2 PWM Z Tín hiệu điều khiển tốc độ động cơ quay tời
B/DIO0 DIR X+ Tín hiệu điều khiển động cơ trục X quay thuận
B/DIO1 DIR X- Tín hiệu điều khiển động cơ trục X quay nghịch
B/DIO2 DIR Y+ Tín hiệu điều khiển động cơ trục Y quay thuận
B/DIO3 DIR Y- Tín hiệu điều khiển động cơ trục Y quay nghịch
B/DIO4 DIR Z Tín hiệu điều khiển chiều động cơ quay tời
B/DIO1 DIR X- Tín hiệu điều khiển động cơ trục X quay nghịch
Hình 4.6. Biến tần Mitsubishi FREQROL-S500 trong hộp điều khiển
Biến tần điều
khiển tốc độ
động cơ trục X
Biến tần điều
khiển tốc độ
động cơ trục Y
Nguồn cấp
Mạch cầu H
Các đầu nối đến
chân vi điều khiển
85
d. Biến tần
Hai biến tần Mitsubishi FREQROL-S500, như thể hiện trong Hình 4.6, được sử
dụng để điều khiển truyền động điện hai động cơ xoay chiều không đồng bộ ba pha.
Đây là dòng sản phẩm biến tần nhỏ gọn, thiết kế phù hợp cho những ứng dụng nhỏ, tải
nhẹ trong thực tế với các thông số kỹ thuật chính như sau:
- Dải công suất: 0.2 kW ~ 1.5 kW (với nguồn 220 V), 0.4 kW~3.7 kW (với
nguồn 380 V);
- Dải tần số ra: 0.5 ~ 120 Hz;
- Có tích hợp bộ điều khiển PID, truyền thông theo chuẩn RS485;
- Có bảo vệ quá tải, bộ lọc nhiễu nguồn vào,…
Trong khi đó, động cơ điện một chiều được điều khiển bằng mạch cầu H MB02A
của hãng HBQ Technology thông qua phương pháp điều biến độ rộng xung (PWM).
4.2.3. Đế kích động
Hệ thống điều khiển đế kích động được mô tả như Hình 4.7 với các dữ liệu sóng
ngẫu nhiên được lấy từ toolbox: Marine Systems Simulator (MSS) [139]. Nhóm tác
giả này đo sóng biển ngẫu nhiên ngoài biển, lấy số liệu về dao động sóng ngẫu nhiên
đưa vào toolbox của họ. Do vậy, kích động của đế tạo sóng gần như giống với sóng
biển ngoài thực tế. Quỹ đạo đặt được được đưa vào bộ điều khiển chính là các file dữ
liệu sóng ngẫu nhiên theo thời gian được nạp vào Kit chính thông qua phần mềm mã
nguồn mở IDE Arduino. Môi trường phát triển tích hợp (IDE) của Arduino là một ứng
dụng đa nền tảng được viết bằng Java, và từ IDE này sẽ được sử dụng cho ngôn ngữ
lập trình xử lý.
Phần cứng điều khiển đế kích động là các Arduino bao gồm các board mạch
nguồn mở được thiết kế trên nền tảng vi xử lý AVR Atmel 8-bit, hoặc ARM Atmel
32-bit và được được trang bị một cổng giao tiếp USB, sáu chân đầu vào analog,
mười bốn chân I/O kỹ thuật số tương thích với nhiều board mở rộng khác nhau. Đi
cùng với nó là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) chạy trên các máy tính phép
người dùng viết các chương trình cho Arduino một cách dễ dàng nhất.
86
Hình 4.7. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển đế kích động
4.3. Kết quả thực nghiệm
Để kiểm chứng các thuật toán điều khiển đã được thiết kế cho cần trục container
đặt trên phao nổi chịu kích động của sóng biển. Trong phòng thí nghiệm, mô hình cần
trục container được gắn lên một đế kích động là hệ robot Gough-Stewart platform sáu
bậc tự do được nạp dữ liệu sóng ngẫu nhiên. Để phù hợp với mô hình mô phỏng, đế
kích động sẽ dịch chuyển hai bậc tự do ứng với góc lắc roll và dịch chuyển heave được
mô tả trên Hình 4.8 & Hình 4.9. Trong khi đó, lực gió được giả lập với gió sinh ra từ
quạt điện trong phòng thí nghiệm. Gió thổi trực tiếp vào tải trọng, kích thước tải trọng
thay đổi với các khối lượng khác nhau. Tải trọng có khối lượng 11,7 kg, kích thước
(0,1 m x 0,5 m x 0,1 m), tốc độ gió đo được là 6,4 m/s. Các đáp ứng của bộ điều khiển
với các thuật toán điều khiển sẽ được tổng hợp và phân tích để chỉ ra rằng các bộ điều
khiển được đề xuất làm việc tốt ngay cả khi chịu kích động của đế kích động với biên
độ và tần số sóng thay đổi liên tục.
Máy tính/phần mềm mã nguồn mở IDE Arduino
Kit Master Arduino MEGA 2560
Kit
Slave
Arduino
UNO
MEGA
2560
Trục
nâng
Trục
nâng
Trục
nâng
Trục
nâng
Trục
nâng
Trục
nâng
Đế kích động
Kit
Slave
Arduino
UNO
MEGA
2560
Kit
Slave
Arduino
UNO
MEGA
2560
Kit
Slave
Arduino
UNO
MEGA
2560
Kit
Slave
Arduino
UNO
MEGA
2560
Kit
Slave
Arduino
UNO
MEGA
2560
87
Ba thuật toán điều khiển SOSMC, NN-SOSMC và OB-SOSMC đã được thiết kế
trong Chương 3 sẽ được kiểm chứng trên mô hình thực nghiệm. Thuật toán điều khiển
được viết trên vi điều khiển nhúng MyRIO-1900 sử dụng phần mềm Labview. Ngôn
ngữ lập trình có thể kết hợp câu lệnh với các khối tính toán, tương tự như trên môi
trường MATLAB®/Simulink®. Thời gian lấy mẫu là 10 ms được thiết lập bằng timer
trong vi điều khiển, cứ sau khoảng thời gian này, chương trình sẽ thực hiện tính toán
theo giải thuật điều khiển để đưa ra tín hiệu điều khiển. Giao diện người dùng được
thiết kế trên phần mềm Labview, bao gồm một số chức năng cơ bản như đặt giá trị
mong muốn, giám sát quá trình động học thông qua các đồ thị, lưu trữ dữ liệu dưới
dạng file Excel và dừng hoạt động khi có sự cố.
Hình 4.8. Dịch chuyển đế kích động theo phương thẳng đứng
Hình 4.9. Góc lắc đế kích động
88
Dưới kích động của đế kích động, cả hệ cần trục-đế kích động sẽ dao động liên
tục với các tần số dao động ngẫu nhiên. Nhiệm vụ của hệ thống điều khiển là dẫn động
xe con và nâng/hạ tải có khối lượng 5 kg đến vị trí yêu cầu đồng thời giữ cho góc lắc
cáp nâng nhỏ trong quá trình làm việc. Sự sai số của bất kỳ một khâu nào cũng ảnh
hưởng đến hiệu suất làm hàng. Giống như mô phỏng, để tăng năng suất làm hàng, quá
trình thực nghiệm sẽ thực hiện đồng thời việc dịch chuyển xe con và nâng/hạ hàng. Xe
con mất khoảng 4 giây để dịch chuyển đến vị trí là 0,4 m so với vị trí ban đầu, trong
khi đó cơ cấu nâng phải mất khoảng 5,5 giây để hạ tải từ vị trí có chiều dài cáp nâng là
0,4 m xuống vị trí có chiều dài cáp nâng là 0,8 m. Khi đạt đến trạng thái xác lập, nhìn
chung cả 3 thuật toán điều khiển được tích hợp vào hệ thống đều cho các đáp ứng tốt.
Tuy nhiên, có thể thấy, với hệ thống điều khiển tích hợp bộ quan sát thì tồn tại dao
động và sai lệch tĩnh ở trạng thái xác lập. Điều này có tính tương đồng với quá trình
mô phỏng. Mặt khác, với việc điều khiển xe con đến vị trí yêu cầu, có tồn tại độ quá
điều chỉnh là do bộ điều khiển chịu nhiễu ngoài tác động liên tục. Tại vị trí xác lập, hệ
thống điều khiển nhận được tín hiệu ảo gây ra bởi đế kích động, điều đó làm cho xe
con đi quá vị trí yêu cầu. Tuy nhiên, việc đó đã được cải thiện ngay sau đó khi xe con
được dẫn động đến đúng vị trí yêu cầu. Điều đó chứng tỏ hiệu quả làm việc của các
thuật toán điều khiển ngay cả khi chịu tác động của các yếu tố bất lợi. Hệ thống điều
khiển bền vững với các thông số bất định và nhiễu ngoài tác động.
Hình 4.10. Vị trí xe con (thực nghiệm)
89
Hình 4.11. Chiều dài cáp nâng (thực nghiệm)
Việc cần trục gắn chặt trên đế kích động và dao động với tần số kích thích của đế
kích động làm cho việc điều khiển góc lắc cáp nâng trở nên khó khăn hơn rất nhiều.
Tuy nhiên, dưới tác động của hệ thống điều khiển, góc lắc cáp nâng vẫn được khống
chế. Ở giai đoạn quá độ, góc lắc cáp nâng có dao động nhưng với biên độ dao động
không lớn θmax=2,6° đối với hệ thống điều khiển tích hợp thuật toán điều khiển NN-
SOSMC và OB-SOSMC, và θmax=2,5° với hệ thống điều khiển tích hợp thuật toán điều
khiển SOSMC (Hình 4.12). Ở giai đoạn xác lập, các dao động này vẫn tồn tại nhưng
dao động với biên độ rất nhỏ và không ảnh hưởng đến việc dịch chuyển hàng đến vị trí
yêu cầu.
Hình 4.12. Góc lắc cáp nâng (thực nghiệm)
90
4.4. Thực nghiệm tính bền vững của hệ thống điều khiển
Kết quả mô phỏng đã chỉ ra hệ thống điều khiển bền vững với sự thay đổi của
nhiễu ngoài tác động và thay đổi thông số hệ thống. Trong thực nghiệm, để xem xét
tính bền vững của hệ thống điều khiển, đề tài thực nghiệm với hai trường hợp sau:
Trường hợp 1: Khối lượng tải trọng là 7,8 kg, kích thước tải trọng (0,1 m x 0.1 m
x 0.1 m), tốc độ gió 4,8 m/s.
Trường hợp 2: Khối lượng tải trọng là 15,6 kg, kích thước tải trọng (0,2 m x 0.1 m
x 0.1 m), tốc độ gió 8,2 m/s.
Dao động của đế kích động trong hai trường hợp trên đều được thay đổi được thể
hiện trên Hình 4.13 và Hình 4.14. Biên độ dao động lớn nhất trong trường hợp 2 lớn
hơn trường hợp 1.
Hình 4.13. Góc lắc đế kích động (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
Hình 4.14. Dịch chuyển đế kích động (thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
91
Với thay đổi của các yếu tố nhiễu ngoài và thông số hệ thống, các đáp ứng của hệ
thống điều khiển được thể hiện từ Hình 4.15 đến Hình 4.17. Có thể thấy, hệ thống điều
khiển đáp ứng rất tốt các yêu cầu điều khiển. So với kết quả các đáp ứng thực nghiệm
với hệ thống điều khiển tích hợp thuật toán NN-SOSMC thì hai trường hợp thử tính
bền vững của hệ thống cho đáp ứng gần như giống nhau. Xe con và chiều dài cáp nâng
vẫn bám giá trị đặt. Trong khi đó, góc lắc cáp nâng có dao động khác nhau giữa ba
trường hợp nhưng góc lắc lớn nhất ở giai đoạn chuyển tiếp đều xoay quanh giá trị
θmax=2,6° (Hình 4.17). Như vậy, có thể khẳng định hệ thống điều khiển đảm bảo được
tính bền vững với các thay đổi của nhiễu và thông số hệ thống.
Hình 4.15. Vị trí xe con (thực nghiệm thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
Hình 4.16. Chiều dài cáp nâng (thực nghiệm thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
92
Hình 4.17. Góc lắc cáp nâng (thực nghiệm thử tính bền vững của hệ thống điều khiển)
4.5. So sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Để đánh giá chất lượng hệ thống điều khiển, thông qua các đáp ứng với ba thuật
toán điều khiển đã được mô phỏng và thực nghiệm. Các chỉ tiêu chất lượng hệ thống
điều khiển sẽ được liệt kê trong Bảng 4.4 gồm: thời gian tăng, độ quá điều chỉnh, sai
lệch tĩnh. Các đáp ứng được so sánh gồm: vị trí xe con, chiều dài cáp nâng, và góc lắc
cáp nâng. Số chu kỳ dao động của các đáp ứng cũng được liệt kê để đánh giá khả năng
đáp ứng của hệ thống điều khiển, đặc biệt với góc lắc cáp nâng. Nhìn một cách tổng
thể, giữa mô phỏng và thực nghiệm có quy luật tương đồng nhau cả về đáp ứng và chỉ
tiêu chất lượng hệ thống điều khiển.
Thứ nhất, về thời gian tăng: Đối với các thuật toán điều khiển thì thời gian tăng
đối với từng đáp ứng là tương đương nhau với các thuật toán điều khiển cả trong mô
phỏng và thực nghiệm. Tuy nhiên, góc lắc cáp nâng với thuật toán điều khiển OB-
SOSMC, trong mô phỏng có thời gian tăng nhỏ hơn so với thời gian tăng của của thuật
toán điều khiển SOSMC và NN-SOSMC. Tuy nhiên, trong thực nghiệm, thời gian
tăng với đáp ứng góc lắc cáp nâng đối với thuật toán điều khiển OB-SOSMC lại lớn
hơn so với hai thuật toán điều khiển còn lại.
Thứ hai, về độ quá điều chỉnh: Nhìn chung đáp ứng trong trường hợp mô phỏng
của các thuật toán điều khiển là tương đương nhau. Tuy nhiên, trong thực nghiệm khi
sử dụng bộ quan sát thì thuật toán điều khiển cho đáp ứng có độ quá điều chỉnh cực đại
93
với chiều dài cáp nâng là 0,015 m. Tuy tồn tại độ quá điều chỉnh, nhưng giá trị này rất
nhỏ, về cơ bản không ảnh hưởng nhiều đến chất lượng làm hàng cũng như chất lượng
hệ thống điều khiển khi sử dụng thuật toán OB-SOSMC.
Thứ ba, về sai lệch tĩnh: Không tồn tại sai lệch tĩnh trong mô phỏng với hai thuật
toán điều khiển SOSMC và NN-SOSMC, với thuật toán điều khiển OB-SOSMC thì
tồn tại sai lệch tĩnh khi dịch chuyển xe con và dao động cáp nâng. Trong thực nghiệm,
sai lệch tĩnh của hai thuật toán điều khiển SOSMC và NN-SOSMC là tương đương
nhau (chỉ tồn tại dao động của cáp nâng). Thuật toán OB-SOSMC tồn tại sai lệch với
cả ba đáp ứng được xét đến là vị trí xe con, chiều dài cáp nâng và góc lắc cáp nâng.
Tuy nhiên, cả trong mô phỏng và thực nghiệm, các sai lệch này đều không đáng kể, do
đó, về cơ bản nó không ảnh hưởng đến chất lượng quá trình làm hàng cũng như chất
lượng hệ thống điều khiển.
Thứ tư, về số chu kỳ dao động: Để xét đến khả năng khống chế dao động khi
điều khiển các cơ cấu trong hệ thống dịch chuyển, số chu kỳ dao động được kể đến. Số
chu kỳ dao động trong mô phỏng đối với các đáp ứng của các thuật toán điều khiển là
hoàn toàn giống nhau. Tuy nhiên, trong thực nghiệm số chu kỳ dao động này có sự sai
khác, trong khi số chu kỳ dao động đối với hai thuật toán điều khiển SOSMC và NN-
SOSMC là giống nhau (hai chu kỳ với đáp ứng góc lắc cáp nâng), thì số chu kỳ dao
động đối với thuật toán điều khiển OB-SOSMC là 2,5 chu kỳ.
Sự sai lệch kết quả nguyên nhân chủ yếu là do sai khác về kết cấu và kích động
giữa mô phỏng và thực nghiệm. Sai lệch kết quả về thời gian tăng chủ yếu do sai khác
về kết cấu. Thời gian tăng đối với các thuật toán điều khiển trong mô phỏng lớn hơn
rất nhiều so với thời gian tăng trong thực nghiệm. Cùng thuật toán điều khiển SOSMC,
trong mô phỏng xe con phải mất 15 giây để di chuyển đến vị trí yêu cầu trong khi chỉ
mất 4 giây để di chuyển đến vị trí yêu cầu trong thực nghiệm. Tương tự, cơ cấu nâng
mất 15 giây để đạt được giá trị yêu cầu trong mô phỏng nhưng chỉ mất 5,5 giây trong
thực nghiệm. Điều này được giải thích là do sai lệch kích thước nên quãng đường di
chuyển của xe con, chiều dài cáp nâng trong mô phỏng lớn hơn rất nhiều so với thực
nghiệm. Quãng đường di chuyển của xe con trong mô phỏng là 8 m trong khi đó
94
quãng đường di chuyển của xe con trong thực nghiệm là 0,4 m. Chiều dài cáp nâng
thay đổi 8 m từ vị trí cáp nâng có chiều dài 15 m lên vị trí cáp nâng có chiều dài 7 m
đối với mô phỏng và thay đổi 0,4 m từ vị trí cáp nâng có chiều dài 0,4 m xuống vị trí
cáp nâng có chiều dài 0,8 m. Sai lệch kết quả về số chu kỳ dao động giữa mô phỏng và
thực nghiệm chủ yếu do sai khác về kích động. Trong thực nghiệm, số chu kỳ dao
động lớn hơn so với mô phỏng là do đế kích động tác động liên tục lên cần trục với
chu kỳ dao động nhỏ hơn nhiều so với chu kỳ dao động của sóng biển tác động lên
thân tàu. Cụ thể, số chu kỳ dao động đối với thuật toán điều khiển SOSMC và NN-
SOSMC trong thực nghiệm là 2 chu kỳ và trong mô phỏng là 1 chu kỳ, với thuật toán
điều khiển OB-SOSMC là 2,5 chu kỳ trong thực nghiệm và 1 chu kỳ trong mô phỏng.
Như vậy, về tổng thể, đáp ứng trong thực nghiệm không tốt bằng mô phỏng vì
quá trình mô phỏng bỏ qua một số yếu tố khi xây dựng mô hình. Tuy nhiên, các đáp
ứng này tương đồng nhau về quy luật. Chất lượng các đáp ứng của thuật toán điều
khiển OB-SOSMC là không tốt bằng chất lượng các đáp ứng của hai thuật toán điều
khiển SOSMC và NN-SOSMC do tồn tại sai số ước lượng. Tuy nhiên, chất lượng các
đáp ứng này vẫn đáp ứng được các yêu cầu khi làm hàng và dẫn động các cơ cấu đến
vị trí yêu cầu một cách chính xác. Việc sử dụng bộ quan sát như đã nói sẽ giúp giảm
được giá thành thiết kế và bảo trì hệ thống do giảm được số cảm biến cần lắp đặt trong
hệ thống điều khiển.
95
So sánh đáp ứng của các thuật toán điều khiển
Các đáp ứng của hệ thống
Thời gian tăng (s) Độ quá điều chỉnh Sai lệch tĩnh Số chu kỳ dao động
Mô phỏng Thực
nghiệm Mô phỏng
Thực
nghiệm Mô phỏng
Thực
nghiệm Mô phỏng
Thực
nghiệm
SO
SM
C
Vị trí xe con tx 15 4 0 0,01 m 0 0 0 0
Chiều dài cáp nâng l 15 5,5 0 0 0 0 0 0
Góc lắc cáp nâng 14 5 θmax=2,8° θmax=2,5° 0 ess=0,25° 1 2
NN
-SO
SM
C Vị trí xe con tx 15,5 4 0 0,01 m 0 0 0 0
Chiều dài cáp nâng l 14 5,5 0 0 0 0 0 0
Góc lắc cáp nâng 14 5 θmax=2,7° θmax=2,6° 0 ess=0,3° 1 2
OB
-SO
SM
C Vị trí xe con tx 15 4 0 0,01 m 0,05 m 0,005 m 0 0
Chiều dài cáp nâng l 15 5,5 0 0,015 m 0 0,004 m 0 0
Góc lắc cáp nâng 13 5,5 θmax=2,7° θmax=2,6° ess=0,2° ess=0,35° 1 2,5
96
4.6. Kết luận chương 4
Chương này đã thực hiện được các nội dung cơ bản sau:
- Xây dựng được mô hình thực nghiệm dựa trên cải tiến mô hình do hãng
INTECO (Ba Lan) cung cấp. Mô hình thực nghiệm đáp ứng được các yêu cầu khi thử
nghiệm các thuật toán điều khiển được xây dựng ở Chương 3.
- Tiến hành thử nghiệm các thuật toán điều khiển trong một vài trường hợp khác
nhau để khẳng định tính bền vững của hệ thống cũng như khả năng đáp ứng của hệ
thống với các tác động nhiễu từ bên ngoài. Kết quả thử nghiệm chỉ ra một số điều sau:
Kết quả thực nghiệm cho đáp ứng không tốt bằng so với mô phỏng. Kết quả
chỉ ra tính tương đồng về quy luật của hai phương pháp mô phỏng và thực nghiệm;
Hệ thống điều khiển không cần biết thông tin nhiễu sóng biển nhưng vẫn đáp
ứng tốt các yêu cầu trong quá trình làm việc. Đây là một cải tiến mới so với các công
trình nghiên cứu trước đó về cần trục đặt trên phao nổi;
Góc lắc hàng trong tất cả các trường hợp thực nghiệm không thể triệt tiêu
nhưng đều dao động ở giá trị biên độ nhỏ. Sở dĩ không thể triệt tiêu hoàn toàn góc lắc
là do kích động của đế làm cho cần trục dịch chuyển và lắc liên tục. Bộ điều khiển đã
góp phần giảm được góc lắc và ổn định dao động của góc lắc khi có thay đổi từ bên
ngoài tác động lên cần trục;
Cơ cấu thích nghi hoạt động tốt ngay cả khi không biết chính xác mô hình toán
của hệ thống. Do sai số trong quá trình xấp xỉ các thông số của mô hình nên đáp ứng
của bộ điều khiển khi sử dụng thuật toán điều khiển NN-SOSMC về cơ bản không thể
tốt bằng bộ điều khiển khi sử dụng thuật toán điều khiển SOSMC;
Bộ quan sát được tích hợp vào hệ thống cho đáp ứng không tốt bằng hai thuật
toán điều khiển SOSMC và NN-SOSMC. Tuy nhiên, các đáp ứng này vẫn đáp ứng
được các yêu cầu trong quá trình làm hàng. Khi tích hợp bộ quan sát sẽ giảm chi phí
xây dựng và bảo dưỡng hệ thống.
97
KẾT LUẬN
Luận án đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu được đặt ra là xây dựng hệ thống
điều khiển phi tuyến bền vững cho cần trục container đặt trên phao nổi chịu kích động
của sóng biển. Hệ thống điều khiển đáp ứng tốt với các yêu cầu làm hàng trong điều
kiện chịu kích động của các yếu tố nhiễu ngoài như kích động sóng biển và tải trọng
gió. luận án đã đạt được các kết quả cụ thể sau:
Luận án đã phân tích và chỉ ra tiềm năng của việc áp dụng cảng di động tại khu
vực cảng có luồng nông và hẹp trong việc trung chuyển hàng hóa. Cảng di động là mô
hình vận tải thế hệ mới có tính cơ động cao góp phần phát triển các cảng biển cũng
như vận tải thủy nội địa.
Luận án đã mô hình hóa đối tượng điều khiển là cần trục container đặt trên tàu,
đây là mô hình phi tuyến phức tạp nhưng gần với thực tế nhất để phân tích động lực
học hệ thống cũng như xây dựng các thuật toán điều khiển dựa trên mô hình này. Trên
cơ sở phân tích kết quả tính toán động lực học mô hình đối tượng chỉ ra cần thiết phải
thiết kế các thuật toán điều khiển để chống lắc hàng và dẫn động các cơ cấu chính xác
và an toàn nhất.
Hệ thống điều khiển bền vững với sự thay đổi của nhiễu và thông số hệ thống.
Chất lượng các đáp ứng đối với cả ba thuật toán điều khiển SOSMC, NN-SOSMC và
OB-SOSMC có tính tương đồng trong cả mô phỏng và thực nghiệm. Trong mô phỏng,
cả 3 thuật toán điều khiển đều dẫn động chính xác các cơ cấu và tồn tại dao động cáp
nâng lớn nhất dưới 3° với một chu kỳ dao động và không tồn tại độ quá điều chỉnh.
Nhiệm vụ chính của hệ thống điều khiển là dịch chuyển các cơ cấu đến vị trí yêu cầu
một cách chính xác nhất đồng thời giảm góc lắc hàng trong quá trình khai thác. Tuy
nhiên, hệ thống điều khiển lại góp phần làm ổn định thân tàu với chu kỳ dao động thân
tàu tăng lên so với khi không tích hợp các thuật toán điều khiển.
Luận án đã thiết kế một bộ quan sát Luenberger tích hợp vào thuật toán điều
khiển để thực hiện ước lượng giá trị vận tốc. Kết quả chỉ ra rằng bộ điều khiển tích
hợp bộ quan sát làm việc tốt với độ hội tụ nhanh, chất lượng các đáp ứng có giá trị
gần giống với hai thuật toán điều khiển SOSMC và NN-SOSMC. Đây là cơ sở để áp
98
dụng bộ quan sát vào thực tế chế tạo hệ thống điều khiển cho cần trục container góp
phần giảm giá thành chế tạo hệ thống.
Với những kết quả đã đạt được, luận án có thể làm cơ sở cho việc áp dụng các
thuật toán điều khiển đã được đề xuất vào thực tế chế tạo hệ thống cần trục để nâng
cao chất lượng, hiệu quả làm việc cũng như giảm giá thành chế tạo hệ thống điều
khiển.
99
HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
Với kết quả đạt được, đề tài có thể phát triển nghiên cứu theo một số hướng sau
đây:
1. Mô hình hóa đối tượng điều khiển dưới dạng mô hình không gian ba chiều,
phát triển mô hình coi container là vật rắn chuyển động song phẳng.
2. Trong mô hình thực nghiệm sẽ cải tiến và lắp thêm thiết bị đo để tính toán độ
co dãn của cáp nâng từ đó xét được ảnh hưởng của sự đàn hổi của cáp nâng trong quá
trình thực nghiệm.
3. Từ các kết quả có được, đề tài có thể phát triển việc xây dựng bộ điều khiển
công nghiệp lắp cho đối tượng thực trong thời gian tới.
100
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN
CỨU CỦA ĐỀ TÀI LUẬN ÁN
A. Công bố quốc tế
[1] Pham Van Trieu and Le Anh Tuan, “Combined Controls of Floating Container
Cranes” in Proceedings of The Fourth International Conference on Control,
Automation and Information Sciences (ICCAIS), Changshu, China, October 29-31,
2015.
[2] Pham Van Trieu, Hoang Manh Cuong, and Le Anh Tuan, “Advanced sliding
mode control of floating container cranes” in Proceedings of the 16th Asian Pacific
Vibration Conference, Hanoi, Vietnam, November 24-26, 2015.
[3] Pham Van Trieu, Do Duc Luu, Hoang Manh Cuong, and Le Anh Tuan, “Neural
network integrated sliding mode control of floating container cranes”
in Proceedings of The 11th Asian Control Conference, Gold Coast, Australia,
December 17-20, 2017.
[4] Le Anh Tuan, Hoang Manh Cuong, Pham Van Trieu, Luong Cong Nho, Vu Duc
Thuan, and Le Viet Anh, “Adaptive neural network sliding mode control of
shipboard container cranes considering actuator backlash”. Mechanical Systems
and Signal Processing, 2018. 112: p. 233-250.
[5] Le Viet Anh, Le Xuan Hai, Vu Duc Thuan, Pham Van Trieu, Hoang Manh
Cuong, and Le Anh Tuan, “Designing an Adaptive Controller for 3D Overhead
Cranes using Hierarchical Sliding Mode and Neural Network” in Proceedings of
The International Conference on System Science and Engineering 2018 (ICSSE
2018), Taipei, Taiwan, Jun 28-30, 2018.
[6] Le Anh Tuan, Quang Ha, and Pham Van Trieu, “Obsever-based nonlinear robust
control of floating container cranes subject to output hysteresis”, Journal of
Dynamic Systems, Measurement, and Control, 2019. 141:p.11102-1-11.
B. Công bố trong nước
[7] Phạm Văn Triệu, Hoàng Mạnh Cường, Lê Anh Tuấn (2015), "Động lực học cần
trục container đặt trên tàu có kể đến tính đàn hồi của cáp", Tạp chí Khoa học
Công nghệ Hàng hải - Số 42/2015.
101
[8] Phạm Văn Triệu, Hoàng Mạnh Cường, Lê Anh Tuấn (2017), "Phân tích động lực
học cần trục container khi coi container là vật rắn chuyển động song phẳng ", Tạp
chí Khoa học Công nghệ Hàng hải - Số 51/2017.
[9] Phạm Văn Triệu, Hoàng Mạnh Cường, Lê Anh Tuấn, "Điều khiển thích nghi
trượt tích hợp mạng nơ ron cho cần trục container gắn trên tàu ", Hội nghị - Triển
lãm quốc tế lần thứ 4 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA 2017.
[10] Phạm Văn Triệu, Hoàng Mạnh Cường, Lê Anh Tuấn, “Nghiên cứu thực nghiệm
hệ thống điều khiển cổng trục nổi”, Tạp chí Cơ khí Việt Nam, Số 02/2019
[11] Lê Anh Tuấn, Phạm Văn Triệu, "Điều khiển thích nghi bền vững cần trục tháp
với tham số thay đổi ", Hội nghị toàn quốc lần thứ ba về Điều khiển và Tự động
hóa VCCA 2015.
C. Đề tài nghiên cứu khoa học đã nghiệm thu
[12] Chủ nhiệm đề tài (2018), “Nghiên cứu thiết kế, chế tạo mô hình cần cẩu đặt trên
phao nổi phục vụ xếp dỡ container tại các cảng biển của Việt Nam”, Đề tài nghiên
cứu khoa học cấp Bộ (Bộ Giao thông vận tải), Mã số DT184028, đã được nghiệm
cấp bộ 16/01/2018, đạt loại A.
102
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. Tài liệu tiếng Việt
1. Trần Ngọc Tú (2017), Đặc điểm thiết kế tàu container. Nxb Hàng hải.
2. Ngô Quang Hiếu, Điều khiển chống lắc hệ cần cẩu container có bù ma sát Tạp
chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 2013(29): p. 8-14.
3. Bùi Khắc Gầy, Trần Huy Hùng, Khảo sát động lực học cần trục tự hành dẫn
động điện khi nâng vật từ nền. 2010.
4. Nguyễn Quốc, Chí Nguyễn Tiến Khang, Giải thuật chống lắc tích hợp hệ thống
vision cho cầu trục container. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ.
20(1K): trang 35-41.
5. Lưu Quang Khanh, Nghiên cứu dao động của hàng khi phối hợp làm việc của cơ
cấu di chuyển và cơ cấu quay của cần trục tháp. 2007, Đại học Hàng hải.
6. Ngô Quang Hiếu, Nguyễn Chí Ngôn, Nguyễn Ngô Phong, Thiết kế bộ điều khiển
chống lắc Fuzzy PD cho hệ cần cẩu container tự động. Proceedings of Publishing
House for Science and Technology, 2016. 1(1).
7. Trần Đức Hiếu, Pavel Sorokin, Phương pháp và thiết bị điều khiển đảm bảo ổn
định của cần trục tháp dưới sự tác động của luồng gió giật. Tạp chí khoa học
công nghệ xây dựng, (13): trang 102-105.
8. Bùi Khắc Gầy, Vũ Đức Thịnh, Tính toán động lực học cầu trục loại một dầm sử
dụng hai pa lăng điện làm cơ cấu nâng vật. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, 2014.
9. Nguyễn Thúc Tráng, Nghiên cứu động lực học cần cẩu tháp dạng cần nằm ngang
trong các quá trình nâng vật và thay đổi tầm với. Tạp chí GTVT, 2016.
10. Nguyễn Anh Tuấn, Cơ sở lí thuyết để xây dựng mô hình động học của cần trục
tháp cột cố định. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, (18): tr. 54.
11. Phạm Văn Triệu, Hoàng Mạnh Cường, Lê Anh Tuấn, Phân tích động lực học cần
trục container khi coi container là vật rắn chuyển động song phẳng. Tạp chí
KHCNHH, 2017(51).
103
B. Tài liệu tiếng Anh
12. H Abdel-Khalel, K Shawki, and M Adel, A computer-based Model for optimizing
the location of single tower crane in construction sites. International Journal of
Engineering Science and Innovative Technology, 2013. 2(2): p. 438-446.
13. Eihab M Abdel-Rahman, Ali H Nayfeh, and Ziyad N Masoud, Dynamics and
control of cranes: A review. Modal Analysis, 2003. 9(7): p. 863-908.
14. EM Abdel-Rahman and AH Nayfeh, Pendulation reduction in boom cranes using
cable length manipulation. Nonlinear Dynamics, 2002. 27(3): p. 255-269.
15. Auwalu M Abdullahi, et al., Output-based command shaping technique for an
effective payload sway control of a 3D crane with hoisting. Transactions of the
Institute of Measurement and Control, 2016: p. 0142331216640871.
16. Mahdieh Adeli, et al. Anti-swing control for a double-pendulum-type overhead
crane via parallel distributed fuzzy LQR controller combined with genetic fuzzy
rule set selection. in Control System, Computing and Engineering (ICCSCE),
2011 IEEE International Conference on. 2011. IEEE.
17. MA Ahmad, et al. Hybrid collocated PD with non-collocated PID for sway
control of a lab-scaled rotary crane. in Industrial Electronics and Applications
(ICIEA), 2010 the 5th IEEE Conference on. 2010. IEEE.
18. MA Ahmad, et al. Experimental investigations of low pass filter techniques for
sway control of a Gantry crane system. in Electronic Computer Technology
(ICECT), 2010 International Conference on. 2010. IEEE.
19. MA Ahmad, et al. Active sway control of a lab-scale rotary crane system. in
Computer and Automation Engineering (ICCAE), 2010 The 2nd International
Conference on. 2010. IEEE.
20. Mohd Ashraf Ahmad, Reza Ezuan Samin, and Mohd Anwar Zawawi.
Comparison of optimal and intelligent sway control for a lab-scale rotary crane
system. in Computer Engineering and Applications (ICCEA), 2010 Second
International Conference on. 2010. IEEE.
104
21. S Akiyama, T Fukuyama, and T Iketani, Dynamic Response of a Cargo
Suspended by a Floating Crane under Sea Waves. Kajima Technical Research
Institute annual report, 2004. 52: p. 43-48.
22. Andrei Aksjonov, Valery Vodovozov, and Eduard Petlenkov, Three-dimensional
crane modelling and control using Euler-Lagrange state-space approach and
anti-swing fuzzy logic. Electrical, Control and Communication Engineering,
2015. 9(1): p. 5-13.
23. Naif B Almutairi and Mohamed Zribi, Sliding mode control of a three-
dimensional overhead crane. Journal of vibration and control, 2009. 15(11): p.
1679-1730.
24. Morten Kollerup Bak, Michael Rygaard Hansen, and Hamid Reza Karimi, Robust
tool point control for offshore knuckle boom crane. IFAC Proceedings Volumes,
2011. 44(1): p. 4594-4599.
25. Giorgio Bartolini, Alessandro Pisano, and Elio Usai, Second-order sliding-mode
control of container cranes. Automatica, 2002. 38(10): p. 1783-1790.
26. Belkheir Benhellal, et al., Decoupled adaptive neuro-fuzzy sliding mode control
applied in a 3D crane system. Journal of Electrical Engineering, 2014. 14(2014):
p. 305-313.
27. S Blanes and PC Moan, Practical symplectic partitioned Runge–Kutta and
Runge–Kutta–Nyström methods. Journal of Computational and Applied
Mathematics, 2002. 142(2): p. 313-330.
28. Arnut Burananda, et al. Neural network based self-tuning control for overhead
crane systems. in SICE 2002. Proceedings of the 41st SICE Annual Conference.
2002. IEEE.
29. John Butcher, Runge-Kutta methods. Scholarpedia, 2007. 2(9): p. 3147.
30. Fabio Celani. A Luenberger-style observer for robot manipulators with position
measurements. in Control and Automation, 2006. MED'06. 14th Mediterranean
Conference on. 2006. IEEE.
105
31. Shuenn‐Yih Chang, Studies of Newmark method for solving nonlinear
systems:(I) basic analysis. Journal of the Chinese Institute of Engineers, 2004.
27(5): p. 651-662.
32. He Chen, Yongchun Fang, and Ning Sun, A swing constraint guaranteed MPC
algorithm for underactuated overhead cranes. IEEE/ASME Transactions on
Mechatronics, 2016. 21(5): p. 2543-2555.
33. Hyun Cheol Cho and Kwon Soon Lee, Adaptive control and stability analysis of
nonlinear crane systems with perturbation. Journal of Mechanical Science and
Technology, 2008. 22(6): p. 1091.
34. Yingguang Chu, et al. Modelling And Simulation Of An Offshore Hydraulic
Crane. in ECMS. 2014.
35. M Defoort, J Maneeratanaporn, and T Murakami. Integral sliding mode antisway
control of an underactuated overhead crane system. in Mechatronics
(MECATRONICS), 2012 9th France-Japan & 7th Europe-Asia Congress on and
Research and Education in Mechatronics (REM), 2012 13th Int'l Workshop on.
2012. IEEE.
36. JR Dormand, MEA El-Mikkawy, and PJ Prince, Families of Runge-Kutta-
Nystrom Formulae. IMA Journal of Numerical Analysis, 1987. 7(2): p. 235-250.
37. Łukasz Drąg, Model of an artificial neural network for optimization of payload
positioning in sea waves. Ocean Engineering, 2016. 115: p. 123-134.
38. Sam Chau Duong, et al., A hybrid evolutionary algorithm for recurrent neural
network control of a three-dimensional tower crane. Automation in Construction,
2012. 23: p. 55-63.
39. D Economou and I Antoniadis, Vibration reduction of gantry crane loads with
hoisting using finite impulse response (FIR) digital filters. Adv. Syst. Sci. Meas.
Circuits Control, World Scientific and Engineering Academy and Society, 2001:
p. 22-28.
40. Katrin Ellermann and Edwin Kreuzer, Nonlinear dynamics in the motion of
floating cranes. Multibody system dynamics, 2003. 9(4): p. 377-387.
106
41. Thomas Erneux and Tamás Kalmár-Nagy, Nonlinear stability of a delayed
feedback controlled container crane. Journal of Vibration and Control, 2007.
13(5): p. 603-616.
42. Yongchun Fang, et al., A motion planning-based adaptive control method for an
underactuated crane system. IEEE Transactions on Control Systems Technology,
2012. 20(1): p. 241-248.
43. Mohammad H Fatehi, Mohammad Eghtesad, and Roya Amjadifard, Modelling
and control of an overhead crane system with a flexible cable and large swing
angle. Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control, 2014.
33(4): p. 395-409.
44. Daichi Fujioka, Manan Shah, and William Singhose. Robustness analysis of
input-shaped model reference control on a double-pendulum crane. in American
Control Conference (ACC), 2015. 2015. IEEE.
45. Ismail Gerdemeli, Serpil Kurt, and Okan Deliktas. Finite element analysis of the
tower crane. in 14th International Research Expert Conference TMT 2010. 2010.
Citeseer.
46. A Giua, M Sanna, and C Seatzu, Observer-controller design for three
dimensional overhead cranes using time-scaling. Mathematical and Computer
Modelling of Dynamical Systems, 2001. 7(1): p. 77-107.
47. Muhammad Hamid, et al., Jib system control of industrial robotic three degree of
freedom crane using a hybrid controller. Indian Journal of Science and
Technology, 2016. 9(21).
48. Gijs Hilhorst, Goele Pipeleers, and Jan Swevers. Reduced-order multi-objective
ℋ∞ control of an overhead crane test setup. in Decision and Control (CDC),
2013 IEEE 52nd Annual Conference on. 2013. IEEE.
49. Nguyen Quang Hoang, et al., Trajectory planning for overhead crane by trolley
acceleration shaping. Journal of Mechanical Science and Technology, 2014.
28(7): p. 2879-2888.
50. Keum-Shik Hong and Quang Hieu Ngo, Dynamics of the container crane on a
mobile harbor. Ocean Engineering, 2012. 53: p. 16-24.
107
51. Jie Huang, Zan Liang, and Qiang Zang, Dynamics and swing control of double-
pendulum bridge cranes with distributed-mass beams. Mechanical Systems and
Signal Processing, 2015. 54: p. 357-366.
52. Takahiro Inukai and Yasuo Yoshida. Control of a boom crane using installed
stereo vision. in Sensing Technology (ICST), 2012 Sixth International
Conference on. 2012. IEEE.
53. RMT Raja Ismail and QP Ha. Trajectory tracking and anti-sway control of three-
dimensional offshore boom cranes using second-order sliding modes. in
Automation Science and Engineering (CASE), 2013 IEEE International
Conference on. 2013. IEEE.
54. RMT Raja Ismail, Nguyen D That, and QP Ha, Modelling and robust trajectory
following for offshore container crane systems. Automation in Construction,
2015. 59: p. 179-187.
55. Hazriq Izzuan Jaafar, et al. Optimal performance of a nonlinear gantry crane
system via priority-based fitness scheme in binary PSO algorithm. in IOP
Conference Series: Materials Science and Engineering. 2013. IOP Publishing.
56. HI Jaafar, et al. Optimal tuning of PID+ PD controller by PFS for Gantry Crane
System. in Control Conference (ASCC), 2015 10th Asian. 2015. IEEE.
57. Adiyabaatar Janchiv, Gook-Hwan Kim, and Soon-Geul Lee. Feedback
linearization control of overhead cranes with varying cable length. in Control,
Automation and Systems (ICCAS), 2011 11th International Conference on. 2011.
IEEE.
58. Danijel Jolevski and Ozren Bego, Model predictive control of gantry/bridge
crane with anti-sway algorithm. Journal of mechanical science and technology,
2015. 29(2): p. 827.
59. Bartosz Käpernick and Knut Graichen. Model predictive control of an overhead
crane using constraint substitution. in American Control Conference (ACC),
2013. 2013. IEEE.
60. Mansour A Karkoub and Mohamed Zribi, Robust control schemes for an
overhead crane. Journal of Vibration and Control, 2001. 7(3): p. 395-416.
108
61. K Kawada, et al. Evolutionary computation in designing a robust PD sway
controller for a mobile crane. in Control Applications, 2002. Proceedings of the
2002 International Conference on. 2002. IEEE.
62. K Kawada, H Sogo, and T Yamamoto. Variable gain PD sway control of a lifted
load for a mobile crane. in American Control Conference, 2001. Proceedings of
the 2001. 2001. IEEE.
63. Kazuo Kawada, Toru Yamamoto, and Y Mada, Gain scheduled PD sway control
of a lifted load for a mobile crane. Control and intelligent systems, 2005. 33(1):
p. 48-54.
64. Kazuo Kawada, et al., Robust PD sway control of a lifted load for a crane using
a genetic algorithm. IEEJ Transactions on Industry Applications, 2004. 123: p.
1097-1103.
65. Arash Khatamianfar and Andrey V Savkin. A new tracking control approach for
3D overhead crane systems using model predictive control. in Control
Conference (ECC), 2014 European. 2014. IEEE.
66. Dongho Kim and Youngjin Park, Tracking control in xy plane of an offshore
container crane. Journal of Vibration and Control, 2017. 23(3): p. 469-483.
67. Jae-Jun Kim, et al., Second-order sliding mode control of a 3D overhead crane
with uncertain system parameters. International journal of precision engineering
and manufacturing, 2014. 15(5): p. 811-819.
68. Wieslaw Krawcewicz and Jianhong Wu, Theory and applications of Hopf
bifurcations in symmetric functional differential equations. Nonlinear Analysis:
Theory, Methods & Applications, 1999. 35(7): p. 845-870.
69. Sebastian Küchler, et al., Active control for an offshore crane using prediction of
the vessel’s motion. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2011. 16(2): p.
297-309.
70. Tuan Anh Le, Soon-Geul Lee, and Sang-Chan Moon, Partial feedback
linearization and sliding mode techniques for 2D crane control. Transactions of
the Institute of Measurement and Control, 2014. 36(1): p. 78-87.
109
71. Arie Levant, Principles of 2-sliding mode design. automatica, 2007. 43(4): p.
576-586.
72. Changpin Li and Chunxing Tao, On the fractional Adams method. Computers &
Mathematics with Applications, 2009. 58(8): p. 1573-1588.
73. Peng Li, Zongwei Li, and Yuguo Yang. The application research of ant colony
optimization algorithm for intelligent control on special crane. in
Instrumentation, Measurement, Computer, Communication and Control
(IMCCC), 2012 Second International Conference on. 2012. IEEE.
74. Cheng Liu, Haizhou Zhao, and Yang Cui. Research on application of fuzzy
adaptive PID controller in bridge crane control system. in Software Engineering
and Service Science (ICSESS), 2014 5th IEEE International Conference on.
2014. IEEE.
75. Diantong Liu, et al., Adaptive sliding mode fuzzy control for a two-dimensional
overhead crane. Mechatronics, 2005. 15(5): p. 505-522.
76. MJ Maghsoudi, et al. An experiment for position and sway control of a 3D gantry
crane. in Intelligent and Advanced Systems (ICIAS), 2012 4th International
Conference on. 2012. IEEE.
77. Mohammad Javad Maghsoudi, et al., An optimal performance control scheme for
a 3D crane. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016. 66: p. 756-768.
78. Ehsan Maleki and William Singhose, Swing dynamics and input-shaping control
of human-operated double-pendulum boom cranes. Journal of Computational and
Nonlinear Dynamics, 2012. 7(3): p. 031006.
79. Ziyad N Masoud, Nader A Nayfeh, and Ali H Nayfeh. Sway reduction on
container cranes using delayed feedback controller: Simulations and
experiments. in ASME 2003 International Design Engineering Technical
Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. 2003.
American Society of Mechanical Engineers.
80. Yuri A Mitropolsky and Nguyen Van Dao, Applied asymptotic methods in
nonlinear oscillations. Vol. 55. 2013: Springer Science & Business Media.
110
81. Predictor Corrector Modes, Predictor Corrector Methods−. 2014.
82. Kunihiko Nakazono, et al., Vibration control of load for rotary crane system
using neural network with GA-based training. Artificial Life and Robotics, 2008.
13(1): p. 98-101.
83. Ali H Nayfeh, Ziyad N Masoud, and Nader A Nayfeh. A delayed-position
feedback controller for cranes. in IUTAM Symposium on Chaotic Dynamics and
Control of Systems and Processes in Mechanics. 2005. Springer.
84. Ali H Nayfeh and Dean T Mook, Nonlinear oscillations. 2008: John Wiley &
Sons.
85. Quang Hieu Ngo and Keum-Shik Hong, Sliding-mode antisway control of an
offshore container crane. IEEE/ASME transactions on mechatronics, 2012.
17(2): p. 201-209.
86. Quang Hieu Ngo, et al., Fuzzy sliding mode control of container cranes.
International Journal of Control, Automation and Systems, 2015. 13(2): p. 419-
425.
87. Ngo Phong Nguyen, Quang Hieu Ngo, and Quang Phuc Ha. Active control of an
offshore container crane. in Control, Automation and Systems (ICCAS), 2015
15th International Conference on. 2015. IEEE.
88. Quoc Chi Nguyen and Won-Ho Kim. Nonlinear adaptive control of a 3D
overhead crane. in Control, Automation and Systems (ICCAS), 2015 15th
International Conference on. 2015. IEEE.
89. F Omar, et al., Autonomous overhead crane system using a fuzzy logic controller.
Modal Analysis, 2004. 10(9): p. 1255-1270.
90. Huimin Ouyang, et al., Load vibration reduction in rotary cranes using robust
two-degree-of-freedom control approach. Advances in Mechanical Engineering,
2016. 8(3): p. 1687814016641819.
91. Endre Pap, et al. Pseudo-analysis application in complex mechanical systems
modelling of container quay cranes. in Intelligent Systems and Informatics
(SISY), 2010 8th International Symposium on. 2010. IEEE.
111
92. Hahn Park, Dongkyoung Chwa, and K Hong, A feedback linearization control of
container cranes: Varying rope length. International Journal of Control
Automation and Systems, 2007. 5(4): p. 379.
93. P Petrehuş, Zs Lendek, and Paula Raica, Fuzzy modeling and design for a 3D
Crane. IFAC Proceedings Volumes, 2013. 46(20): p. 479-484.
94. Dianwei Qian and Jianqiang Yi, Hierarchical sliding mode control for under-
actuated cranes. 2016: Springer.
95. Leila Ranjbari, et al., Designing precision fuzzy controller for load swing of an
overhead crane. Neural Computing and Applications, 2015. 26(7): p. 1555-1560.
96. VS Renuka and Abraham T Mathew, Precise Modelling of a Gantry Crane
System Including Friction 3D Angular Swing and Hoisting Cable Flexibility. Int.
J. Theor. Appl. Res. Mech. Eng., 2013. 2: p. 119-125.
97. Hamed Saeidi, Mahyar Naraghi, and Abolghasem Asadollah Raie, A neural
network self tuner based on input shapers behavior for anti sway system of
gantry cranes. Journal of Vibration and Control, 2013. 19(13): p. 1936-1949.
98. Shigenori Sano, et al., LMI approach to robust control of rotary cranes under
load sway frequency variance. Journal of System Design and Dynamics, 2011.
5(7): p. 1402-1417.
99. Kuo-Kai Shyu, Cheng-Lung Jen, and Li-Jen Shang. Design of sliding-mode
controller for anti-swing control of overhead cranes. in Industrial Electronics
Society, 2005. IECON 2005. 31st Annual Conference of IEEE. 2005. IEEE.
100. Bhupender Singh, Bhaskar Nagar, and Anuj Kumar, Modeling and finite element
analysis of crane boom. International Journal of Advanced Engineering Research
and Studies, 2011. 3(2): p. 306-309.
101. William Singhose, et al., Effects of hoisting on the input shaping control of
gantry cranes. Control engineering practice, 2000. 8(10): p. 1159-1165.
102. Jaroslaw Smoczek and Janusz Szpytko, Particle swarm optimization-based
multivariable generalized predictive control for an overhead crane. IEEE/ASME
Transactions on Mechatronics, 2017. 22(1): p. 258-268.
112
103. Jaroslaw Smoczek, Experimental verification of a GPC-LPV method with RLS
and P1-TS fuzzy-based estimation for limiting the transient and residual
vibration of a crane system. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015.
62: p. 324-340.
104. Jaroslaw Smoczek and Janusz Szpytko, Evolutionary algorithm-based design of
a fuzzy TBF predictive model and TSK fuzzy anti-sway crane control system.
Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2014. 28: p. 190-200.
105. Jaroslaw Smoczek, Fuzzy crane control with sensorless payload deflection
feedback for vibration reduction. Mechanical Systems and Signal Processing,
2014. 46(1): p. 70-81.
106. Mahmud Iwan Solihin, MAS Kamal, and Ari Legowo. Objective function
selection of GA-based PID control optimization for automatic gantry crane. in
Computer and Communication Engineering, 2008. ICCCE 2008. International
Conference on. 2008. IEEE.
107. Mahmud Iwan Solihin, MAS Kamal, and Ari Legowo. Optimal PID controller
tuning of automatic gantry crane using PSO algorithm. in Mechatronics and Its
Applications, 2008. ISMA 2008. 5th International Symposium on. 2008. IEEE.
108. Michael P Spathopoulos and Dimosthenis Fragopoulos, Control design of a
crane for offshore lifting operations, in Nonlinear control in the year 2000
volume 2. 2001, Springer. p. 469-486.
109. MP Spathopoulos* and D Fragopoulos, Pendulation control of an offshore crane.
International Journal of Control, 2004. 77(7): p. 654-670.
110. John Stergiopoulos, George Konstantopoulos, and Anthony Tzes. Experimental
verification of an adaptive input shaping scheme for hoisting cranes. in Control
and Automation, 2009. MED'09. 17th Mediterranean Conference on. 2009.
IEEE.
111. Jin-Ho Suh, et al., Anti-sway position control of an automated transfer crane
based on neural network predictive PID controller. Journal of Mechanical
Science and Technology, 2005. 19(2): p. 505-519.
113
112. Ning Sun, et al., Slew/translation positioning and swing suppression for 4-DOF
tower cranes with parametric uncertainties: Design and hardware
experimentation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016. 63(10): p.
6407-6418.
113. Ning Sun, Yongchun Fang, and He Chen, Adaptive antiswing control for cranes
in the presence of rail length constraints and uncertainties. Nonlinear Dynamics,
2015. 81(1-2): p. 41-51.
114. Ning Sun, Yongchun Fang, and He Chen. Adaptive control of underactuated
crane systems subject to bridge length limitation and parametric uncertainties. in
Control Conference (CCC), 2014 33rd Chinese. 2014. IEEE.
115. Ning Sun, et al., Adaptive nonlinear crane control with load hoisting/lowering
and unknown parameters: Design and experiments. IEEE/ASME Transactions
on Mechatronics, 2015. 20(5): p. 2107-2119.
116. Rui Tang and Jie Huang, Control of bridge cranes with distributed-mass
payloads under windy conditions. Mechanical Systems and Signal Processing,
2016. 72: p. 409-419.
117. József K Tar, et al., Adaptive tackling of the swinging problem for a 2 DOF
crane–payload system, in Computational Intelligence in Engineering. 2010,
Springer. p. 103-114.
118. Mustafa Tinkir, et al. Modeling and control of scaled a tower crane system. in
Computer Research and Development (ICCRD), 2011 3rd International
Conference on. 2011. IEEE.
119. Mohamed B Trabia, Jamil M Renno, and Kamal AF Moustafa. A general anti-
swing fuzzy controller for an overhead crane with hoisting. in Fuzzy Systems,
2006 IEEE International Conference on. 2006. IEEE.
120. Le Anh Tuan, et al., Robust controls for ship-mounted container cranes with
viscoelastic foundation and flexible hoisting cable. Proceedings of the Institution
of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering,
2015. 229(7): p. 662-674.
114
121. MZ Mohd Tumari, et al., H-Infmity Controller with LMI Region Schemes for a
Lab-Scale Rotary Pendulum Crane System. Int. J. Syst. Signal Control Eng.
Appl, 2012. 5(1): p. 14-20.
122. N Uchiyama, S Takagi, and S Sano. Robust control of rotary cranes based on
pole placement approach. in Advanced Motion Control, 2006. 9th IEEE
International Workshop on. 2006. IEEE.
123. Pham Van Trieu. Combined controls of floating container cranes. in Control,
Automation and Information Sciences (ICCAIS), 2015 International Conference
on. 2015. IEEE.
124. Joshua Vaughan, Ajeya Karajgikar, and William Singhose. A study of crane
operator performance comparing PD-control and input shaping. in American
Control Conference (ACC), 2011. 2011. IEEE.
125. Milan Vukov, et al. Experimental validation of nonlinear MPC on an overhead
crane using automatic code generation. in American Control Conference (ACC),
2012. 2012. IEEE.
126. Gabriel David Weymouth, Robert Vance Wilson, and Frederick Stern, RANS
computational fluid dynamics predictions of pitch and heave ship motions in
head seas. Journal of Ship Research, 2005. 49(2): p. 80-97.
127. Zhou Wu, Xiaohua Xia, and Bing Zhu, Model predictive control for improving
operational efficiency of overhead cranes. Nonlinear Dynamics, 2015. 79(4): p.
2639-2657.
128. Z Xi and T Hesketh, Discrete time integral sliding mode control for overhead
crane with uncertainties. IET control theory & applications, 2010. 4(10): p.
2071-2081.
129. Jung Hua Yang and Shih Hung Shen, Novel approach for adaptive tracking
control of a 3-D overhead crane system. Journal of Intelligent & Robotic
Systems, 2011. 62(1): p. 59-80.
130. Wen Yu, Xiaoou Li, and Francisco Panuncio, Stable Neural PID anti-swing
control for an overhead crane. Intelligent Automation & Soft Computing, 2014.
20(2): p. 145-158.
115
131. Menghua Zhang, et al., Adaptive tracking control for double-pendulum overhead
cranes subject to tracking error limitation, parametric uncertainties and external
disturbances. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016. 76: p. 15-32.
132. NĐ Zrnić, K Hoffmann, and SM Bošnjak, Modelling of dynamic interaction
between structure and trolley for mega container cranes. Mathematical and
computer modelling of dynamical systems, 2009. 15(3): p. 295-311.
C. Các website
133. http://www.inteco.com.pl/.
134. https://www.drewry.co.uk/.
135. http://ngict.eu/western-scheldt-offshore-terminal/.
136. http://cangvuhaiphong.gov.vn/viewPage.aspx?page=portinfo.
137.http://fpts.com.vn/FileStore2/File/2017/08/21/Marine%20Port%20Rpt_July2017_
FPTS.pdf.
138. http://www.vinamarine.gov.vn/.
139. http://www.marinecontrol.org/.
140. http://sdac.kaist.ac.kr/research/index.php?mode=area&act=crane.
141. https://brasembseul.files.wordpress.com/2011/06/enmh_briefre_0323.pdf.
142. https://www.liebherr.com/shared/media/mobile-and-crawler-
cranes/brochures/wind-influences/liebherr-influence-of-wind-p403-e04-2017.pdf.
PL-1
PHỤ LỤC
Phụ lục 1. Chương trình điều khiển viết cho vi điều khiển nhúng MyRIO-1900
Phụ lục 2. Giao diện người dùng trên phần mềm Labview
PL-2
Phụ lục 3. Mô hình Simulink thuật toán điều khiển SOSMC
PL-3
Phụ lục 4. Mô hình Simulink thuật toán điều khiển NN-SOSMC
PL-4
Phụ lục 5. Mô hình Simulink thuật toán điều khiển SOSMC tích hợp bộ quan sát trạng thái
PL-5
Phụ lục 6. Bản vẽ mặt cắt ngang mẫu tàu MH-A1-250 do Viện KAIST đề xuất